मल्टी-टाइमस्केल लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी न्यूरल नेटवर्क वाक्य और दस्तावेज़ों का मॉडलिंग करने के लिए

न्यूरल नेटवर्क आधारित विधियों ने विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में बहुत प्रगति की है। हालांकि, लंबे पाठों, जैसे वाक्य और दस्तावेज़ों को मॉडल करना अभी भी एक चुनौतीपूर्ण कार्य है। इस पेपर में, हम लंबे पाठों को मॉडल करने के लिए एक मल्टी-टाइमस्केल लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (MT-LSTM) न्यूरल नेटवर्क का प्रस्ताव करते हैं। MT-LSTM मानक LSTM की छिपी अवस्थाओं को कई समूहों में विभाजित करता है। प्रत्येक समूह विभिन्न समय अवधियों में सक्रिय होता है। इस प्रकार, MT-LSTM बहुत लंबे दस्तावेज़ों के साथ-साथ छोटे वाक्यों का मॉडल कर सकता है। चार मानक डेटा सेट पर प्रयोग दिखाते हैं कि हमारा मॉडल पाठ वर्गीकरण कार्य में अन्य न्यूरल मॉडलों से बेहतर है।