Ouppmärksamma vektorbaserade metoder för semantik kan modellera rika lexiska betydelser, men de misslyckas till stor del med att fånga känslor information som är central för många ord betydelser och viktiga för ett brett spektrum av NLP uppgifter. Vi presenterar en modell som använder en blandning av oövervakade och övervakade tekniker för att lära sig ordvektorer fånga semantisk term-dokument information samt rik känsla innehåll. Den föreslagna modellen kan utnyttja både kontinuerlig och flerdimensionell information om känslor samt icke-sentimentanteckningar. Vi snabbar på modellen för att använda de dokument-nivå känslor polaritet anteckningar som finns i många online-dokument (t.ex. stjärnbetyg). Vi utvärderar modellen med hjälp av små, allmänt använda känslo- och subjektivitetsskorpor och finner att den överträffar flera tidigare införda metoder för känsloklassificering. Vi introducerar också en stor uppsättning av filmrecensioner för att fungera som ett mer robust riktmärke för arbete inom detta område.
Maas m.fl. REF presenterade en modell som använde en blandning av övervakade och oövervakade tekniker för att lära sig ordvektorer som fångar semantisk term och känsloinnehåll.
Learning Word Vectors for Sentiment Analysis
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}