Maskinläsning, automatisk förståelse av text, förblir en utmanande uppgift av stort värde för NLP-tillämpningar. Vi föreslår en maskinläsare som bearbetar text stegvis från vänster till höger, samtidigt som det nuvarande ordet kopplas till tidigare ord lagrade i minnet och implicit upptäcker lexiska korrelationer som underlättar förståelsen. Läsaren är utrustad med en Long Short-Term Memory arkitektur, som skiljer sig från tidigare arbete genom att den har ett minne band (i stället för en fast storlek minne cell) för adaptivt lagra tidigare information utan allvarlig informationskomprimering. Vi integrerar också vår läsare med en uppmärksamhetsmekanism i en kodare-dekoder arkitektur. Experiment om språkmodellering, känsloanalys och naturlig språkinferens visar att vår modell matchar eller överträffar den senaste tekniken. FBI jagar en brottsling på rymmen. FBI jagar en brottsling på rymmen. FBI jagar en brottsling på rymmen. FBI jagar en brottsling på flykt. FBI jagar en brottsling på flykt. FBI jagar en brottsling på flykt. FBI jagar en brottsling på rymmen. FBI jagar en brottsling på rymmen. FBI jagar en brottsling på rymmen. FBI jagar en brottsling på flykt.
REF presenterar en ny LSTM utrustad med ett minnesband.
Long Short-Term Memory-Networks for Machine Reading
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}