ABSTRACT Många nyckelord i en mening som representerar den semantiska benägenheten i meningen. Dessa ord kan finnas var som helst i meningen, vilket innebär en stor utmaning att döma semantisk klassificering. Den nuvarande mening semantiska klassificeringsmetoder vanligtvis ta itu med detta problem med hjälp av uppmärksamhetsmekanism, och de flesta av dem använder softmax-funktion för att beräkna varje ords vikt. Enligt observationen att ett ord med högre poäng bär mer värdefull information i mening modellering, presenterar detta dokument en ny lågkomplexitet modell som kallas CNN-BiGRU genom att integrera både konvolution neurala nätverk (CNN) och dubbelriktad gated återkommande enhet (BiGRU). Både de kontextuella representationerna och den semantiska distributionen erhålls genom BiGRU, och den senare begränsas till en Gaussisk distribution. Dessutom använder den föreslagna modellen ett ytligt ord-nivå CNN för att få mellanliggande representationer, och poängen för varje ord betecknas som det euklideiska avståndet mellan de mellanliggande representationerna och den semantiska fördelningen. Därefter, de slutliga representationerna erhålls genom kombinationen av kontextuella representationer och poäng för varje ord, och därmed, modellen lär sig en kompakt kod för mening känsla klassificering och kan tränas end-to-end med begränsade hyper-parametrar. Sammanfattningsvis kan den föreslagna modellen fokusera både nyckelorden och de underliggande semantiken i orden. Omfattande experiment utförs på sju riktmärken. Jämfört med de toppmoderna modellerna har vår modell utmärkt prestanda. INDEX TERMS Semantisk distribution, mening klassificering, naturligt språk bearbetning, konvolution neurala nätverk, dubbelriktad grind återkommande enhet.
Zhang m.fl. Ref föreslog en modell som kombinerar konvolutionsneurala nätverk och dubbelriktad gated återkommande enhet för mening semantisk klassificering.
Combining Convolution Neural Network and Bidirectional Gated Recurrent Unit for Sentence Semantic Classification
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}