Vi presenterar en allmän inlärningsbaserad strategi för fras-nivå-känslor analys som antar en ordinal känsla skala och är explicit komposition i naturen. Således kan vi modellera de kompositionella effekter som krävs för korrekt tilldelning av fras-nivå känslor. Till exempel, kombinera en adverb (t.ex. "mycket") med en positiv polar adjektiv (t.ex. "bra") producerar en fras ("mycket bra") med ökad polaritet över adjektivet ensam. Inspirerade av det senaste arbetet med fördelningsstrategier för kompositionalitet, modellerar vi varje ord som en matris och kombinerar ord med itererad matrismultiplikation, vilket möjliggör modellering av både additiva och multiplikativa semantiska effekter. Även om multiplikationsbaserade matris-rymd ram har visat sig vara ett teoretiskt elegant sätt att modellsammansättning (Rudolph och Giesbrecht, 2010), utbildning sådana modeller måste göras noggrant: optimeringen är nonconvex och kräver en bra inledande utgångspunkt. I detta dokument presenteras den första algoritmen för att lära sig en matris-rymd-modell för semantisk komposition. Våra experimentella resultat visar statistiskt signifikanta förbättringar i prestanda jämfört med en bagof-words-modell.
Yessenalina och Cardie REF använde matriser istället för vektorer för att modellera varje ord och komponera dem med hjälp av matrismultiplikation.
Compositional Matrix-Space Models for Sentiment Analysis
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}