Många naturliga och formella språk innehåller ord eller symboler som kräver en matchande motsvarighet för att göra ett uttryck väl format. Kombinationen av öppnings- och stängningsfästen är ett typiskt exempel på en sådan konstruktion. På grund av deras allmängiltighet är förmågan att följa sådana regler viktig för språkmodellering. För närvarande används återkommande neurala nätverk (RNN) i stor utsträckning för denna uppgift. Vi undersöker om de är kapabla att lära sig reglerna för att öppna och stänga parenteser genom att tillämpa dem på syntetiska Dyck språk som består av olika typer av parenteser. Vi tillhandahåller en analys av de statistiska egenskaperna hos dessa språk som en baslinje och visar styrkor och gränser för Elman-RNNs, GRUs och LSTMs i experiment på slumpmässiga urval av dessa språk. När det gäller komplexitet och exakthet i prognoserna kommer RNN i de flesta fall nära det teoretiska utgångsläget.
REF sonderar erkännandet av det generaliserade Dyck-språket i två uppgifter.
Closing Brackets with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'BlackboxNLP@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}