Sentimentlexikon har utnyttjats som en användbar källa till funktioner för känsloanalysmodeller, vilket har lett till de toppmoderna noggrannheterna. Å andra sidan, de flesta befintliga metoder använder känslor lexikon utan att överväga sammanhang, typiskt ta räkningen, summan av styrka, eller maximal känsla poäng över hela inmatningen. Vi föreslår en kontextkänslig lexicon-baserad metod baserad på en enkel viktad summa modell, med hjälp av ett återkommande neuralt nätverk för att lära känslor styrka, intensifiering och negation av lexicon känslor i komponering av känslor värdet av meningar. Resultat visar att vår modell inte bara kan lära sig sådana operation detaljer, men också ge betydande förbättringar över state-of-the-art återkommande neurala nätverk baslinjer utan lexical funktioner, uppnå de bästa resultaten på ett Twitter-riktmärke.
Nyligen föreslogs en kontextkänslig lexikonbaserad metod baserad på en enkel vägd summa modell REF.
Context-Sensitive Lexicon Features for Neural Sentiment Analysis
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}