どの種類のニューラルネットワークがテキスト分類に適していますか（抽出要約）

Question

現在、私はテキスト要約に取り組んでいます。私は、与えられたテキストの抽出要約を生成するためにニューラルネットワークを使用する予定です。どのタイプのニューラルネットワークがテキスト分類に適しているか。

Answer 1

Feed-forward neural networksは、多くの場合、Bengio et al. (2003)の行に以下の、テキスト要約タスク（時々フィードフォワードニューラルネットワーク言語モデル（NNLMs）と呼ばれる）でモデル化するために使用されたニューラルネットワークの一般的なタイプです。またthe code used for the research on GitHub参照--- convolutional neural networksの

• Denil et al.'s (2014)使用方法：最近の二つの試みを比較する---、より細かい細部の変化の膨大な量があることを言います。
• Rush et al.'s (2015) NAMAS（抽象文章要約のための神経注意モデル）--- the code used for the research on GitHubも参照してください。

テキスト要約に使用される単一の「最良の」ニューラルネットワークはありません（それ以外の方法はあまりありません）。 The Cross Validated SEはan excellent answer introducing some issues in defining a feed-forward neural networkと同様にas an answer contrasting feed-forward networks with the main alternative type of neural network, recurrent neural networksである。また、SO a very good answer contrasting neural networks with their main competitor in many tasks, support vector machines.