Nyligen, neurala nätverk har uppnått stor framgång på känsla klassificering på grund av deras förmåga att lindra funktionsteknik. En av de återstående utmaningarna är dock att modellera långa texter i dokumentnivåklassificeringen under en återkommande arkitektur på grund av minnesenhetens brist. För att ta itu med detta problem presenterar vi en Cached Long Short-Term Memory Neural Networks (CLSTM) för att fånga den övergripande semantiska informationen i långa texter. CLSTM introducerar en cache mekanism, som delar in minnet i flera grupper med olika glömska hastigheter och därmed gör det möjligt för nätverket att hålla känslor information bättre inom en återkommande enhet. De föreslagna CLSTM överträffar de senaste modellerna på tre allmänt tillgängliga dokument-nivå-analysdata.
REF föreslog en cached Long Short-Term Memory neural networks (CLSTM) för att fånga den övergripande semantiska informationen i långa texter.
Cached Long Short-Term Memory Neural Networks for Document-Level Sentiment Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}