RNN、DCNN和GCN等。(2015)),它有Child-Sum以及N-ary两种变形。{{h_k}}\]N-ary当子节点最多为\(N\)时,比如binarized后的短语结构树,可使用N-ary模型。\(h_k\)、\(c_k\)。在SST上的结果显示,短语结构树提高了2.5个点。CNN方法取得了\(+1.0\)的进步。这便于模型发现S与O的不同关系。得到最终的ADP表示。重度特征工程的SVM也能拿到\(82.2\)的分数,只比DepNN少\(1.4\)。所使用的模型就是GCN。A\),其中\(A_{ij}=1\)表示存在从\(i\)到\(j\)的边。在\(L\)层的GCN中,记第\(l\)层节点\(i\)的输入为\(h_i^{(l-1)}\),输出为\(h_i^{(l)}\)。\tilde{A}_{ij}\)是\(i\)的出度。或者是保留所有,或者取深度\(K\)。pruning的AGGCN。\(\mathbf{h}^{(l-1)}\)。独缺少Transformer。说不定会是篇好paper。沪ICP备14002007号-1。