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在多数神经网络模型仍然将目光放在顺序结构上时，近期出现的两种基于句法树的模型TreeLSTMs和TBCNNs由于加入了结构信息而在多个自然语言处理任务上表现出色。考虑到TreeLSTMs因计算空间关联性使其训练效率不高，该文提出一种针对句法树的混合神经网络模型，借助TBCNNs的树卷积和池化方法实现了类似TreeILSTMs的计算，故将此模型命名为Quasi-TreeIJSTMs。该文在依存树和支持树上分别构建了模型的两种版本Dependency Quasi-TreeLSTMs扣Constituency Quasi-TreeI，STMs，实验结果表明，在情感分类和语义相似性两类任务上Quasi-TreeI}STMs表现优异。
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