【摘 要】
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长短时记忆(long short term memory,LSTM)是一种有效的链式循环神经网络(recurrent neural network,R2 NN1),被广泛用于语言模型、机器翻译、语音识别等领域。但由于该网络
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,中国核科技信息与经济研究院
【基金项目】
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国家社会科学基金(14BYY096);国家自然科学基金(61402419,61272221);国家高技术研究发展863计划(2012AA011101);计算语言学教育部重点实验室(北京大学)开放课题(201401);国家重点基础研究发展计划973课题(2014CB340504);河南省高等学校重点科研项目(15A520098)
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长短时记忆(long short term memory,LSTM)是一种有效的链式循环神经网络(recurrent neural network,R2 NN1),被广泛用于语言模型、机器翻译、语音识别等领域。但由于该网络结构是一种链式结构,不能有效表征语言的结构层次信息,该文将LSTM扩展到基于树结构的递归神经网络(Recursive Neural Network,RNN)上,用于捕获文本更深层次的语义语法信息,并根据句子前后词语间的关联性引入情感极性转移模型。实验证明本文提出的模型优于LSTM、递归神经网络等。
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