用于文本分类的局部化双向长短时记忆

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摘要：近年来,深度学习越来越广泛地应用于自然语言处理领域,人们提出了诸如循环神经网络（RNN）等模型来构建文本表达并解决文本分类等任务。长短时记忆（long short term memory,LSTM）是一种具有特别神经元结构的RNN。LSTM的输入是句子的单词序列,模型对单词序列进行扫描并最终得到整个句子的表达。然而,常用的做法是只把LSTM在扫描完整个句子时得到的表达输入到分类器中,而忽略了扫描过程中生成的中间表达。这种做法不能高效地提取一些局部的文本特征,而这些特征往往对决定文档的类别非常重要。为了解决这个问题,该文提出局部化双向LSTM模型,包括MaxBiLSTM和ConvBiLSTM。MaxBiLSTM直接对双向LSTM的中间表达进行max pooling。ConvBiLSTM对双向LSTM的中间表达先卷积再进行max pooling。在两个公开的文本分类数据集上进行了实验。结果表明,局部化双向LSTM尤其是ConvBiLSTM相对于LSTM有明显的效果提升,并取得了目前的最优结果。

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关键词：Pooling memory Short POOL 深度学习 文本分类 深度学习 长短时记忆 卷积