Sentimentanalys är en vanlig uppgift i behandling av naturligt språk som syftar till att upptäcka polaritet i ett textdokument (vanligtvis en konsument översyn). I de enklaste inställningarna diskriminerar vi bara mellan positiva och negativa känslor, vilket gör uppgiften till ett standard binärt klassificeringsproblem. Vi jämför flera maskininlärning metoder till detta problem, och kombinera dem för att uppnå en ny state of the art. Vi visar hur man använder för denna uppgift de vanliga generativa språkmodellerna, som är något komplement till toppmoderna tekniker. Vi uppnår starka resultat på en välkänd datauppsättning av IMDB filmrecensioner. Våra resultat är lätt reproducerbara, eftersom vi publicerar också den kod som behövs för att upprepa experimenten. Detta bör förenkla ytterligare framsteg av den senaste tekniken, eftersom andra forskare kan kombinera sina tekniker med vår med lite ansträngning.
Mesnil m.fl. REF använde tre metoder för att diskriminera positiva och negativa känslor i IMDB:s granskningar, och sedan kombinerade de dessa metoder.
Ensemble of Generative and Discriminative Techniques for Sentiment Analysis of Movie Reviews
{'venue': 'ICLR 2015', 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}