Flera uppgifter i argumentering gruvdrift och debatt, frågor-svar, och naturlig språk inference innebär att klassificera en sekvens i samband med en annan sekvens (kallas bisekvens klassificering). För flera enstaka sekvens klassificering uppgifter, de nuvarande state-of-art metoder är baserade på återkommande och konvolutionella neurala nätverk. Å andra sidan, för bi-sekvens klassificering problem, det finns inte mycket förståelse för den bästa djupt lärande arkitektur. I detta dokument försöker vi få en förståelse för denna kategori av problem genom en omfattande empirisk utvärdering av 19 olika djupinlärningsarkitekturer (särskilt om olika sätt att hantera sammanhang) för olika problem som härrör från behandling av naturligt språk som debatt, textinblandning och svar på frågor. Efter den empiriska utvärderingen erbjuder vi våra insikter och slutsatser om de arkitekturer vi har övervägt. Vi etablerar också de första baslinjerna för djupinlärning för tre argumentationsbrytningsuppgifter.
Neurala metoder är vanliga för bi-sekvens klassificering problem REF.
An Empirical Evaluation of various Deep Learning Architectures for Bi-Sequence Classification Tasks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}