中山大学的团队提出了一种 Gated Convolutional Networks 用于处理这样的问题，模型主要包括输入层、卷积层和输出层。其中的核心是卷积层用到的 Gated Convolution (门卷积)。由于 SemEval-2018 任务可以使用外部信息，例如一些常识知识，因此作者也利用 ConceptNet (一个多语言常识知识图谱) 获取单词之间的关系，并学习关...
实验部分: 这里我们会使用Aspect Based Sentiment Analysis with Gated Convolutional Networks论文(发表在2018年ACL会议)中介绍的一种基于Tanh-ReLU门控制机制的CNN模型在SemEval-2014 task4数据集上做ATSA的任务。我们会对原网络做一点修改,同时加入2018年谷歌提出Scaled Dot-Product Attention对网络进行加强。 GCAE(Gate...
题目:Language Modeling with Gated Convolutional Networks 原文链接:https://arxiv.org/pdf/1612.08083.pdf 参考代码:anantzoid/Language-Modeling-GatedCNN 之前语言模型的主流方法都是基于RNN,本篇论文提出了一种新颖的门控机制,结合CNN网络应用到语言模型。该网络包含多层,与经典语法形式相似,能分层次地分析输入,构...
卷积结构,来自 FaceBook 的Convolutional Sequence to Sequence Learning。 给普通的一维卷积加个门: 两个Conv1D 形式一样(比如卷积核数、窗口大小都一样),但权值是不共享的,也就是说参数翻倍了,其中一个用 sigmoid 函数激活,另外一个不加激活函数。 sigmoid 函数的值域是 (0,1),就是给 Conv1D 的每个输出都...
Language Modeling with Gated Convolutional Networks(句子建模之门控CNN)--模型简介篇 最近忙着实验室的项目,一直没有时间做仿真,所以就先写一下之前看的一篇文章,总结一下吧。这次要说的是Gated CNN,这也是第一次将门限控制引入到CNN中的文章,感觉十分有新意,效果也很棒。下面我们来看一下,文章的主要贡献包括:...
Language Modeling with Gated Convolutional Networks(句子建模之门控CNN)--模型简介篇 最近忙着实验室的项目,一直没有时间做仿真,所以就先写一下之前看的一篇文章,总结一下吧。这次要说的是Gated CNN,这也是第一次将门限控制引入到CNN中的文章,感觉十分有新意,效果也很棒。下面我们来看一下,文章的主要贡献包括:...
Gated convolutional neural networksDomain adaptationSentiment analysisDomain Adaptation explores the idea of how to maximize performance on a target domain, distinct from source domain, upon which the classifier was trained. This idea has been explored for the task of sentiment analysis extensively. The...
Implementation of gated convolutional networks by chainer (Language Modeling with Gated Convolutional Networks :https://arxiv.org/pdf/1612.08083v1.pdf) - gated_convolutional_networks/gated_conv.py at master · nutszebra/gated_convolutional_networks
Language Modeling with Gated Convolutional Networks 语言模型 所谓的语言模型,即是指在得知前面的若干个单词的时候,下一个位置上出现的某个单词的概率。 最朴素的方法是N-gram语言模型,即当前位置只和前面N个位置的单词相关。如此,问题便是,N小了,语言模型的表达能力不够。N大了,遇到稀疏性问题,无法有效的表征...
The pre-dominant approach to language modeling to date is based on recurrent neural networks. In this paper we present a convolutional approach to language modeling. We introduce a novel gating mechanism that eases gradient propagation and which performs better than the LSTM-style gating of (Oord ...