Nya metoder baserade på artificiella neurala nätverk (ANN) har visat lovande resultat för korttextklassificering. Många korta texter förekommer dock i sekvenser (t.ex. meningar i ett dokument eller uttalanden i en dialogruta), och de flesta befintliga ANN-baserade system utnyttjar inte de föregående korta texterna när de klassificerar en efterföljande text. I detta arbete presenterar vi en modell baserad på återkommande neurala nätverk och konvolutionella neurala nätverk som införlivar de föregående korta texterna. Vår modell uppnår state-of-the-art resultat på tre olika datauppsättningar för dialog agera förutsägelse.
Ji och Dernoncourt presenterar en modell baserad på RNN och CNN som innehåller tidigare kort text REF.
Sequential Short-Text Classification with Recurrent and Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}