Redes Neuronales Convolucionales para la Clasificación de Frases

Informamos sobre una serie de experimentos con redes neuronales convolucionales (CNN) entrenadas sobre vectores de palabras preentrenados para tareas de clasificación a nivel de frases. Mostramos que una CNN simple con poca afinación de hiperparámetros y vectores estáticos logra excelentes resultados en múltiples puntos de referencia. Aprender vectores específicos para la tarea a través de la afinación ofrece mejoras adicionales en el rendimiento. Además, proponemos una modificación simple a la arquitectura para permitir el uso de vectores específicos de la tarea y vectores estáticos. Los modelos de CNN discutidos aquí mejoran el estado del arte en 4 de 7 tareas, que incluyen análisis de sentimientos y clasificación de preguntas.