Abstract-This paper introducerar en ny djupinlärning ram inklusive en lexikon-baserad metod för meningsnivå förutsägelse av känslor etikett distribution. Vi föreslår att man först tillämpar semantiska regler och sedan använder ett Deep Convolutional Neural Network (DeepCNN) för inbäddningar på teckennivå för att öka informationen för inbäddning på ordnivå. Efter det, en dubbelriktad Long Short-Term Memory Network (Bi-LSTM) producerar en mening-bred funktion representation från ordnivå inbäddning. Vi utvärderar vår strategi på tre twitter känsla klassificering dataset. Experimentella resultat visar att vår modell kan förbättra klassificeringen av sensationsanalyser i Twitters sociala nätverk.
I REF, Nguyen m.fl. använde djupt konvolutionellt neuralt nätverk och övervägde information om ordtecken för att stödja inbäddning på ordnivå.
A Deep Neural Architecture for Sentence-level Sentiment Classification in Twitter Social Networking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}