Dokument-nivå uppfattningsklassificering syftar till att förutsäga användarens övergripande känslor i ett dokument om en produkt. De flesta befintliga metoder fokuserar dock endast på lokal textinformation och bortser från de globala användarnas preferenser och produktegenskaper. Även om vissa verk tar hänsyn till sådan information, lider de vanligtvis av hög modell komplexitet och endast beakta ordnivå preferenser snarare än semantiska nivåer. För att ta itu med denna fråga föreslår vi ett hierarkiskt neuralt nätverk för att införliva global användar- och produktinformation i känsloklassificeringen. Vår modell bygger först en hierarkisk LSTM-modell för att generera menings- och dokumentrepresentationer. Därefter beaktas användar- och produktinformation via uppmärksamhet över olika semantiska nivåer på grund av dess förmåga att fånga viktiga semantiska komponenter. De experimentella resultaten visar att vår modell uppnår betydande och konsekventa förbättringar jämfört med alla toppmoderna metoder. Källkoden för detta dokument kan erhållas från https://github. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF ökar uppmärksamheten med stöd av användarpreferenser och produktinformation för att förstå hur användare och produkter påverkar känslobetyg.
Neural Sentiment Classification with User and Product Attention
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}