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可以先看看上面知乎文章里面的例子
Socher 等人于2012和2013年分别提出了两种区分词或短语类型的模型，即SU-RNN（Syntactically-Untied RNN）和MV-RNN（Matrix-Vector RNN）。
1）SU-RNN对不同类型的组合节点使用不同的组合参数，如ADJ与NN组合时，使用WADJ-NN。
但是，相同的节点类型也未必可以共享同一套组合参数，如同样是形容词，“好”和“坏”与其它词在组合时，获得的结果应该是不同的。
2）因此，MV-RNN将这种不同体现在每个节点上，而非不同种类的节点。它认为，每个节点除了需要使用向量表示外，还需要使用一个矩阵来表示，其中向量表示节点自身的属性，而矩阵则表示其在组合时，对另一个节点的操作。例如，“红”与“苹果”组合的结果是“红苹果”，它仍然是一种“苹果”，只是属性发生了一些改变，可以通过将“红”的矩阵与“苹果”的向量相乘获得“红苹果”的向量。
然而MV-RNN对每个节点除赋予一个向量外，还需要赋予一个矩阵，其中涉及到太多的参数需要学习，所以往往学习的并不充分。
3）为了获得更好的学习效果，Socher等人于2013年提出了RNTN（Recursive Neural Tensor Networks）模型，即使用张量（Tensor）来表示组合参数。常用的三阶张量可以被理解为多个矩阵构成的向量，其中每个矩阵可以被认为是某种类型的组合操作，最终组合在一起。通过张量，既可以减少所需学习的参数，也可以表示丰富的组合操作，因此RNTN模型也取得了较好的效果。在细粒度情感分析任务上，将MV-RNN获得的44.4%的准确率，提高到了45.7%。其中细粒度情感分类指的是将句子所表达的情感，如褒贬等划分为5个级别，对应的是评论网站对商品打分的星级。
Socher等人以上一系列的工作都充分利用了自然语言树结构的特性，因此事先需要对输入的文本进行句法分析操作，然而由于句法分析自身并不完美，其个别错误的分析结果必然对上述模型的应用带来不良的效果。
所以有一些学者，试图将模型构筑在非树结构之上，并取得了非常好的结果。
4）如Le and Mikolov于2014年提出了Paragraph Vector模型，将著名的word2vec模型扩展到更长的文本之上，并在相同的情感分类任务上，将准确率进一步提高到48.7%。Kim于同年使用了更简单的单层CNN（Convolutional Neural Networks）模型，在Dropout等技术的帮助下，也获得了48.0%的准确率。在其它自然语言处理任务上，Zeng等人（2014）以及Zhou和Xu（2015）也在不使用句法分析的条件下，超越了基于树结构的传统模型（非深度学习模型）。
以上的工作是否就证明了，面向自然语言处理的深度学习模型真的不需要树结构了呢？结论并没有那么简单，基于树结构的模型也在不断的发展
5）Tai等人2015年提出了Tree-LSTM模型，将序列的LSTM模型扩展到树结构上，即可以通过LSTM的忘记门机制，跳过（忘记）整棵对结果影响不大的子树，而不仅仅是一些可能没有语言学意义的子序列。由于有了树结构的帮助，就更容易对长距离节点之间的语义搭配关系进行学习，从而取得了更好的准确率（50.6%）。此工作也被Zhou和Xu（2015）所关注，并在其论文的最后说明，如果在其模型中使用树结构，也许会取得更好的效果。当然，是否会如其所愿还需要进一步的研究。
其中需要说明的是，在细粒度情感分类任务中，Li等提出可以使用标点符号这一简单的特征，将句子分割成小的片段，然后构建层次化Bi-LSTM模型，即对每个小片段使用Bi-LSTM建模，获得其表示。然后再使用一个Bi-LSTM模型将各个小片段的表示统一建模，获得整个句子的表示。经过这种简单的操作，一定程度上提高了序列模型的性能，使其又超过了树结构模型的性能。
可以参考的论文：
Socher 等人于2012和2013年分别提出了两种区分词或短语类型的模型，即SU-RNN（Syntactically-Untied RNN）和MV-RNN（Matrix-Vector RNN）。
Socher等人于2013年提出了RNTN（Recursive Neural Tensor Networks）模型，即使用张量（Tensor）来表示组合参数。
Le and Mikolov于2014年提出了Paragraph Vector模型，将著名的word2vec模型扩展到更长的文本之上，并在相同的情感分类任务上，将准确率进一步提高到48.7%。
Kim于2014年使用了更简单的单层CNN（Convolutional Neural Networks）模型，在Dropout等技术的帮助下，也获得了48.0%的准确率。
在其它自然语言处理任务上，Zeng等人（2014）以及Zhou和Xu（2015）也在不使用句法分析的条件下，超越了基于树结构的传统模型（非深度学习模型）。
Tai等人2015年提出了Tree-LSTM模型，将序列的LSTM模型扩展到树结构上，即可以通过LSTM的忘记门机制，跳过（忘记）整棵对结果影响不大的子树，而不仅仅是一些可能没有语言学意义的子序列。
此工作也被Zhou和Xu（2015）所关注，并在其论文的最后说明，如果在其模型中使用树结构，也许会取得更好的效果。
Li等人（2015）在多个自然语言处理任务中，对序列模型（如双向LSTM）和树模型（如Tree-LSTM）进行了深入的对比。
Bowman等人（2015）研究结果甚至一定程度上证明，序列模型（LSTM）能够发现隐含的树结构。
[5].Richard Socher, Cliff Lin, Andrew Y. Ng, and Christopher D. Manning. Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks. ICML 2011.
[7].Richard Socher, Brody Huval, Christopher D. Manning and Andrew Y. Ng. Semantic Compositionality through Recursive Matrix-Vector Spaces. EMNLP 2012.
[8].Richard Socher, Danqi Chen, Christopher D. Manning, Andrew Y. Ng. Reasoning With Neural Tensor Networks for Knowledge Base Completion. NIPS 2013.
[6].Richard Socher, John Bauer, Christopher D. Manning and Andrew Y. Ng. Parsing with Compositional Vector Grammars. ACL 2013.
[9].Kai Sheng Tai, Richard Socher and Christopher D. Manning. Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks. ACL 2015.
[11].Jie Zhou and Wei Xu. End-to-end learning of semantic role labeling using recurrent neural networks. ACL 2015.
[1].Samuel R. Bowman, Christopher D. Manning, and Christopher Potts. Tree-structured composition in neural networks without tree-structured architectures. arXiv manuscript 1506.04834. 2015.
5）《Vinyals O, Kaiser L,Koo T, et al. Grammar as a foreign language[J]. arXiv preprint arXiv:1412.7449,2014.》
把LSTM用于句法分析任务，文章把树状的句法结构进行了线性表示，从而把句法分析问题转成翻译问题，然后套用机器翻译的seq2seq框架使用LSTM解决
