Målberoende uppfattningsklassificering är fortfarande en utmaning: att modellera ett måls semantiska överensstämmelse med dess sammanhangsord i en mening. Olika sammanhangsord har olika influenser när det gäller att bestämma känslan av en mening mot målet. Därför är det önskvärt att integrera sambanden mellan målord och sammanhangsord när man bygger upp ett inlärningssystem. I detta dokument utvecklar vi två målberoende modeller för korttidsminne (LSTM) där målinformation automatiskt beaktas. Vi utvärderar våra metoder på ett referensdataset från Twitter. Empiriska resultat visar att modellering av meningsrepresentation med standard LSTM inte fungerar bra. Att införliva målinformation i LSTM kan avsevärt öka klassificeringsnoggrannheten. De målberoende LSTM-modellerna uppnår toppmoderna prestationer utan att använda syntaktisk parser eller externa känslolexikon. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Tang REF utvecklade en målberoende LSTM (TD-LSTM) modell för att fånga kopplingen mellan målord och deras sammanhang.
Effective LSTMs for Target-Dependent Sentiment Classification
{'venue': 'COLING 2016', 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}