I detta dokument föreslås en ny konvolutionell neural arkitektur baserad på trädstrukturer, som kallas det trädbaserade konvolutionella neurala nätverket (TBCNN). Två varianter drar nytta av valkretsträd respektive beroendeträd för att modellera meningar. Jämfört med traditionella "platta" konvolutionella neurala nätverk (CNNs), TBCNNs utforska explicit meningar "strukturell information; jämfört med rekursiva neurala nätverk, TBCNNs har kortare spridningsvägar, möjliggör effektivare funktionsinlärning och extraktion. Vi utvärderade vår modell i två brett tillämpade benchmarking-analys och frågeklassificering. Våra modeller överträffade de flesta state-of-the-art resultat, inklusive både befintliga neurala nätverk och dedikerad funktion / reglerteknik.
Nyligen föreslog Ref att man skulle utforma meningar efter trädstrukturerade CNN.
Tree-based Convolution: A New Neural Architecture for Sentence Modeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}