Målinriktad känsloklassificering syftar till att klassificera känslopolariteter över individuella åsiktsmål i en mening. RNN med uppmärksamhet verkar vara väl lämpat för denna uppgifts egenskaper, och det uppnår faktiskt toppmoderna resultat. Efter att ha undersökt nackdelarna med uppmärksamhetsmekanismen och de hinder som blockerar CNN att prestera bra i denna klassificering uppgift, föreslår vi en ny modell för att övervinna dessa frågor. Istället för uppmärksamhet använder vår modell ett CNN-lager för att extrahera framträdande egenskaper från de transformerade ordrepresentationer som härrör från ett dubbelriktat RNN-lager. Mellan de två skikten föreslår vi en komponent för att generera målspecifika framställningar av ord i meningen, under tiden införliva en mekanism för att bevara den ursprungliga kontextuella informationen från RNN-skiktet. Experiment visar att vår modell uppnår en ny toppmodern prestanda på några riktmärken. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF använder ett CNN-skikt för att extrahera framträdande egenskaper och föreslå en ny målspecifik omvandlingskomponent för att bättre integrera målinformation i ordet representationer.
Transformation Networks for Target-Oriented Sentiment Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}