本期的PaperWeekly一共分享四篇最近arXiv上发布的高质量paper，包括：情感分析、机器阅读理解、知识图谱、文本分类。人工智能及其相关研究日新月异，本文将带着大家了解一下以上四个研究方向都有哪些最新进展。四篇paper分别是：

Linguistically Regularized LSTMs for Sentiment Classification, 2016.11

End-to-End Answer Chunk Extraction and Ranking for Reading Comprehension, 2016.10

Knowledge will Propel Machine Understanding of Content: Extrapolating from Current Examples, 2016.10

AC-BLSTM: Asymmetric Convolutional Bidirectional LSTM Networks for Text Classification, 2016.11

Qiao Qian, Minlie Huang, Xiaoyan Zhu

　　单位

State Key Lab. of Intelligent Technology and Systems, National Lab. for Information Science and Technology, Dept. of Computer Science and Technology, Tsinghua University

　　关键词

sentiment classification, neural network models, linguistically coherent representations,

　　文章来源

arXiv, 2016.11

　　问题

利用语言资源和神经网络相结合来提升情感分类问题的精度

　　模型

在LSTM和Bi-LSTM模型的基础上加入四种规则约束，这四种规则分别是: Non-Sentiment Regularizer,Sentiment Regularizer, Negation Regularizer, Intensity Regularizer.因此，新的loss function变为:

不同的规则约束对应不同的L函数

　　资源

1、Movie Review (MR) https://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/

　　2、Stanford Sentiment Tree- bank (SST)

　　相关工作

1、Neural Networks for Sentiment Classification

　　Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling

　　Hybrid speech recognition with deep bidirectional lstm

　　2、Applying Linguistic Knowledge for Sentiment Classification

　　Sentiment classification of movie reviews using contextual valence shifters

　　简评

本文提出了一种新的基于语言资源约束和LSTM/Bi-LSTM的模型用于情感分类，并通过在MR和SST数据集上的实验和对RNN/RNTN,LSTM,Tree-LSTM,CNN的效果对比证明了这一模型的有效性。除此之外，本文还基于不同的约束进行了实验，证明的不同的约束在提高分类精度上的作用。本文实验丰富，效果的提升虽不显著，但新的模型确实在不同程度上克服了旧模型的一些不足。

　　2.End-to-End Answer Chunk Extraction and Ranking for Reading Comprehension作者

Yang Yu, Wei Zhang, Kazi Hasan, Mo Yu, Bing Xiang, Bowen Zhou

　　单位

IBM Watson

　　关键词

Reading Comprehension, Chunk extraction, Ranking

　　文章来源

arXiv, 2016.10

　　问题

针对答案非定长的阅读理解任务，atv，本文提出了DCR（dynamic chunk reader）模型，来从给定的文档中抽取可能的候选答案并进行排序。

　　模型

本文提出的模型结构共分为四部分，

　　1、Encoder Layer

　　如图所示，这部分是用双向GRU分别对文档（Passage）和问题（Question）进行编码。

　　2、Attention Layer

　　该层采用的方法与相关工作中的mLSTM类似，文档每个时刻的状态hjp都与问题中的每个状态hkq进行匹配得到一个权重向量αk，然后再根据该权重向量对问题的GRU隐层输出hp进行加权求和，得到文档中该时刻状态hjp对应的上下文向量βj，两个向量hjp和βj拼接在一起作为该时刻新的表示vj。最后再将上述与问题相关的新文档表示v通过双向GRU，得到文档最终的表示γ。

3、Chunk-Representation Layer

上一部分获得了与问题相关的文档表示γ，那么这部分则是考虑如何抽取候选答案，并获得候选答案的表示向量。本文提出了两种候选答案抽取方法，第一种方法是抽取所有满足训练数据中答案对应词性标注模式的候选项，第二种方法则是简单粗暴地确定一个候选项最大长度，然后遍历所有可能的候选项。至于候选答案的表示方式，本文将候选答案前向GRU的最后一个时刻状态和反向GRU第一个时刻状态拼接在一起作为最终候选项的表示。

　　4、Ranker Layer