هل يمكن للتركيب أن يساعد؟ تحسين نموذج تقليل جملة يعتمد على LSTM لمنافذ جديدة

في هذه الورقة البحثية، ندرس كيفية تحسين قابلية التكيّف في المجال (domain adaptability) لنموذج شبكة عصبية من نوع LSTM تعتمد على الحذف (deletion-based) لضغط الجمل. ونفترض أن المعلومات النحوية تُسهم في جعل مثل هذه النماذج أكثر متانة عبر المجالات المختلفة. ونقترح تغييرين رئيسيين في النموذج: استخدام ميزات نحوية صريحة، وإدخال قيود نحوية من خلال البرمجة الخطية الصحيحة (Integer Linear Programming (ILP)). وتُظهر نتائج التقييم أن النموذج المقترح يتفوق على النموذج الأصلي، وكذلك على نموذج تقليدي لا يعتمد على الشبكات العصبية، في البيئة المتقاطعة بين المجالات (cross-domain setting).