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A deep network with visual text composition behavior

Par Conseil national de recherches du Canada

DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.18653/v1/P17-2059
AuteurRechercher : 1
Affiliation
  1. Conseil national de recherches du Canada. Technologies de l'information et des communications
FormatTexte, Article
ConférenceThe 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, July 30 - August 4, 2017, Vancouver, BC., Canada
Résumé
While natural languages are composi- tional, how state-of-the-art neural models achieve compositionality is still unclear. We propose a deep network, which not only achieves competitive accuracy for text classification, but also exhibits compositional behavior. That is, while creating hierarchical representations of a piece of text, such as a sentence, the lower layers of the network distribute their layer-specific attention weights to individual words. In contrast, the higher layers compose meaningful phrases and clauses, whose lengths increase as the networks get deeper until fully composing the sentence.
Date de publication
Maison d’éditionAssociation for Computational Linguistics
Dans
  • Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Volume 2: Short Papers : 372–377.
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsOui
Numéro NPARC23002276
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Identificateur de l’enregistrementa6bdaa46-5f05-4281-8ccc-bf160e7a5aff
Enregistrement créé2017-09-28
Enregistrement modifié2022-02-18
Date de modification :