På grund av deras överlägsna förmåga att bevara sekvensinformation över tid, Long Short-Term Memory (LSTM) nätverk, en typ av återkommande neurala nätverk med en mer komplex beräkningsenhet, har fått starka resultat på en mängd olika sekvensmodellering uppgifter. Den enda underliggande LSTM-strukturen som hittills har undersökts är en linjär kedja. Men naturligt språk uppvisar syntaktiska egenskaper som naturligt skulle kombinera ord till fraser. Vi introducerar Tree-LSTM, en generalisering av LSTM:er till trädstrukturerade nätverkstopologier. Tree-LSTMs överträffar alla befintliga system och starka LSTM-baslinjer för två uppgifter: att förutsäga den semantiska relationen mellan två meningar (SemEval 2014, Uppgift 1) och känsloklassificering (Stanford Sentiment Treebank).
REF föreslår träd-LSTM:er (långt korttidsminne) som generaliserar ordningens känsliga kedjestruktur för standard LSTM:er till trädstrukturerade nätverkstopologier.
Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks
{'venue': 'Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)', 'journal': 'Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}