Dimensionell känsloanalys syftar till att känna igen kontinuerliga numeriska värden i flera dimensioner såsom valencearousal (VA) utrymme. Jämfört med den kategoriska metoden som fokuserar på känsloklassificering såsom binär klassificering (dvs. positiv och negativ), kan den dimensionella metoden ge mer finkornig känsloanalys. I denna studie föreslås en regional CNN-LSTM-modell bestående av två delar: regional CNN och LSTM för att förutsäga VA-klassificeringen av texter. Till skillnad från ett konventionellt CNN, som betraktar en hel text som indata, använder det föreslagna regionala CNN en individuell mening som region, genom att dela in en indatatext i flera regioner så att den användbara affektiva informationen i varje region kan extraheras och vägas i enlighet med deras bidrag till VA-prognosen. Sådan regional information integreras i angiven ordning mellan regioner med hjälp av LSTM för VA-prognoser. Genom att kombinera det regionala CNN och LSTM kan både lokal (regional) information inom straff och långdistansberoende mellan straff beaktas i prognosprocessen. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden överträffar lexikonbaserade, regressionsbaserade och NN-baserade metoder som föreslagits i tidigare studier.
Wang m.fl. I Ref föreslogs en regional CNN-LSTM-modell som består av två delar: regional CNN och LSTM, som används för att förutsäga värdet på kreditbetyget textvalence-reousal (VA).
Dimensional Sentiment Analysis Using a Regional CNN-LSTM Model
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}