Den dominerande metoden för många NLP uppgifter är återkommande neurala nätverk, särskilt LSTMs, och konvolutionella neurala nätverk. Dessa arkitekturer är dock ganska ytliga i jämförelse med de djupa konvolutionella nätverk som har drivit den senaste tekniken i datorseendet. Vi presenterar en ny arkitektur (VD-CNN) för textbehandling som fungerar direkt på teckennivå och endast använder små konvolutioner och sammanslagningar. Vi kan visa att prestandan av denna modell ökar med djupet: genom att använda upp till 29 konvolutionella skikt rapporterar vi förbättringar över toppmoderna på flera offentliga textklassificeringsuppgifter. Såvitt vi vet är detta första gången som mycket djupa konvolutionsnät har tillämpats på textbearbetning.
I REF föreslogs ett mycket djupt konvolutionsnätverk (med 29 konvolutionsskikt) för textklassificering.
Very Deep Convolutional Networks for Text Classification
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}