Neurala nätverksmodeller har visat sig kunna uppnå anmärkningsvärda prestanda i menings- och dokumentmodellering. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) och återkommande neurala nätverk (RNN) är två vanliga arkitekturer för sådana modellering uppgifter, som antar helt olika sätt att förstå naturliga språk. I detta arbete kombinerar vi styrkan hos både arkitekturer och föreslår en ny och enhetlig modell kallad C-LSTM för meningsrepresentation och textklassificering. C-LSTM använder CNN för att extrahera en sekvens av fras representationer på högre nivå, och matas in i ett långvarigt minne återkommande neurala nätverk (LSTM) för att erhålla mening representation. C-LSTM kan fånga både lokala funktioner i fraser samt globala och temporal mening semantik. Vi utvärderar den föreslagna arkitekturen för känsloklassificering och frågeklassificeringsuppgifter. De experimentella resultaten visar att C-LSTM överträffar både CNN och LSTM och kan uppnå utmärkt prestanda på dessa uppgifter.
REF har använt en enhetlig modell av LSTM och CNN för textklassificering genom att använda ett CNN för att extrahera högnivåfras representation som sedan matas till en LSTM för att erhålla slutlig representation.
A C-LSTM Neural Network for Text Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}