De flesta av de senaste känsloklassificeringsmetoderna bygger på övervakade inlärningsalgoritmer som kräver stora mängder manuellt märkta data. De märkta resurserna är dock vanligtvis obalanserade på olika språk. Den flerspråkiga känsloklassificeringen tar itu med problemet genom att anpassa känsloresurserna på ett resursrikt språk till resursfattiga språk. I denna studie föreslår vi en uppmärksamhetsbaserad tvåspråkig representationsutbildningsmodell som lär sig de distribuerade semantiken i dokumenten på både käll- och målspråken. I varje språk använder vi nätverket Long Short Term Memory (LSTM) för att modellera dokumenten, som har visat sig vara mycket effektiva för ordsekvenser. Samtidigt föreslår vi en hierarkisk uppmärksamhetsmekanism för det tvåspråkiga LSTM-nätverket. Uppmärksamhetsmodellen på meningsnivå lär sig vilka meningar i ett dokument som är viktigare för att bestämma den allmänna känslan, medan den på ordnivå lär sig vilka ord i varje mening som är avgörande. Den föreslagna modellen ger goda resultat på ett referensdataset med engelska som källspråk och kinesiska som målspråk.
Zhou m.fl. I REF föreslogs en tvåspråkig inlärningsmodell för uppmärksamhetsbaserad representation, där man lär sig den distribuerade semantiken av dokument på både käll- och målspråk.
Attention-based LSTM Network for Cross-Lingual Sentiment Classification
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}