Textsammanfattning och känsloklassificering syftar båda till att fånga de viktigaste idéerna i texten men på olika nivåer. Textsammanfattning är att beskriva texten inom några få meningar, medan känsloklassificering kan betraktas som en speciell typ av sammanfattning som "sammanställer" texten till ett ännu mer abstrakt mode, d.v.s. en känsloklass. Baserat på denna idé föreslår vi en hierarkisk endto-end-modell för gemensamt lärande av textsammanfattning och känsloklassificering, där känsloklassificeringsetiketten behandlas som den ytterligare "sammanfattningen" av textsammanfattningsutgången. Därför sätts känsloklassificeringsskiktet på textsammanfattningsskiktet, och en hierarkisk struktur härleds. Experimentella resultat på Amazon online recensioner dataset visar att vår modell uppnår bättre prestanda än de starka baslinjesystem på både abstrakt sammanfattning och känsla klassificering.
Mamma och Al. REF kombinerade textkänslor klassificering med textsammanfattning uppgifter och föreslog en hierarkisk end-to-end modell med ett motorvägsnät, som uppnådde goda experimentella resultat på Amazon online översyn dataset.
A Hierarchical End-to-End Model for Jointly Improving Text Summarization and Sentiment Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}