Neurala nätverksmodeller har använts för målberoende känsloanalys. Tidigare arbete fokuserar på att lära sig en målspecifik representation för en given input mening som används för klassificering. De modellerar dock inte uttryckligen varje ords bidrag i en mening med avseende på riktade känslopolariteter. Vi undersöker en uppmärksamhetsmodell i detta syfte. I synnerhet används en vanilj LSTM-modell för att framkalla ett uppmärksamhetsvärde för hela meningen. Modellen utvidgas ytterligare för att skilja mellan vänster och höger sammanhang med ett visst mål efter tidigare arbete. Resultaten visar att genom att använda uppmärksamhet för att modellera varje ords bidrag med avseende på målet, ger vår modell betydligt bättre resultat än två standardriktmärken. Vi rapporterar den bästa noggrannheten för denna uppgift.
REF visade att ökad uppmärksamhet på en dubbelriktad LSTM (BLSTM) förbättrar resultaten eftersom det tar hänsyn till betydelsen av varje ord i förhållande till målet.
Attention Modeling for Targeted Sentiment
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}