Sentimentanalys av data från sociala medier som tweets och Weibo har blivit en mycket viktig och utmanande uppgift. På grund av de inneboende egenskaperna hos sådana data, tweets är korta, bullriga, och olika ämnen, och känslor klassificering på dessa data kräver att modellera olika sammanhang såsom retweet/reply historia av en tweet, och den sociala kontexten om författare och relationer. Medan få tidigare studier har närmat sig frågan om modellering sammanhang i tweet, föreslår detta dokument att använda en hierarkisk LSTM för att modellera rika sammanhang i tweet, särskilt långdistans sammanhang. Experimentella resultat visar att sammanhang kan hjälpa oss att utföra känsloklassificering anmärkningsvärt bättre.
En hierarkisk LSTM modell föreslås för att modellera rika sammanhang i tweet, särskilt några långa sammanhang REF.
Modeling Rich Contexts for Sentiment Classification with LSTM
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}