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在多數神經網絡模型仍然將目光放在順序結構上時，近期出現的兩種基于句法樹的模型TreeLSTMs和TBCNNs由于加入了結構信息而在多個自然語言處理任務上表現出色。考慮到TreeLSTMs因計算空間關聯性使其訓練效率不高，該文提出一種針對句法樹的混合神經網絡模型，借助TBCNNs的樹卷積和池化方法實現了類似TreeILSTMs的計算，故將此模型命名為Quasi-TreeIJSTMs。該文在依存樹和支持樹上分別構建了模型的兩種版本Dependency Quasi-TreeLSTMs扣Constituency Quasi-TreeI，STMs，實驗結果表明，在情感分類和語義相似性兩類任務上Quasi-TreeI}STMs表現優異。
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