Semantiska ordrymder har varit mycket användbara men kan inte uttrycka betydelsen av längre fraser på ett principfast sätt. Ytterligare framsteg mot att förstå kompositionalitet i uppgifter som att upptäcka känslor kräver rikare övervakade utbildnings- och utvärderingsresurser och kraftfullare modeller för sammansättning. För att råda bot på detta inför vi en Sentiment Treebank. Den innehåller finkorniga känsloetiketter för 215.154 fraser i parseträden på 11.855 meningar och innebär nya utmaningar för känslosammansättningen. För att ta itu med dem, introducerar vi Recursive Neural Tensor Network. Vid utbildning på den nya trädbanken överträffar denna modell alla tidigare metoder på flera mätvärden. Det driver den senaste tekniken i en enda mening positiv / negativ klassificering från 80% upp till 85,4%. Noggrannheten i att förutsäga finkorniga känslor etiketter för alla fraser når 80,7%, en förbättring på 9,7% jämfört med påse med funktioner baslinjer. Slutligen är det den enda modell som exakt kan fånga effekterna av negation och dess omfattning på olika trädnivåer för både positiva och negativa fraser.
I Recursive Neural Tensor Network föreslogs Recursive Neural Tensor Network.
Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}