I den här artikeln beskriver vi det första försöket att utföra överföringslärande från känslor till känslor. Vårt system använder Long ShortTerm Memory (LSTM) nätverk, inklusive dubbelriktade LSTM (biLSTM) och LSTM med uppmärksamhetsmekanism. Vi utför överföringsinlärning genom att först förskola LSTM-nätverken på känslodata innan vi sätter ihop de näst sista skikten av dessa nätverk till en enda vektor som ingång till nya täta lager. För E-c subtask använder vi en ny metod för att träna modeller för korrelerade känsloklasser. Vårt system utför 4/48, 3/39, 8/38, 4/37, 4/35 på alla engelska deluppgifter EI-reg, EI-oc, Vreg, V-oc, E-c av SemEval 2018 Uppgift 1: Verka i tweets.
Författarna i REF använde bidirective Long Short Term Memory (biLSTM) och LSTM med uppmärksamhetsmekanism och utförde överföringslärande genom att först förskola LSTM-nätverken om känslodata.
psyML at SemEval-2018 Task 1: Transfer Learning for Sentiment and Emotion Analysis
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}