I detta dokument föreslår vi att man bygger upp ett storskaligt känslolexikon från Twitter med ett sätt att lära sig representation. Vi kastar känslor lexikon lärande som en fras-nivå känsla klassificering uppgift. Utmaningarna är att utveckla effektiv funktion representation av fraser och få träningsdata med mindre manuella anteckningar för att bygga känslan klassificerare. Specifikt utvecklar vi en dedikerad neural arkitektur och integrerar känsloinformationen i text (t.ex. meningar eller tweets) i sin hybrid förlust funktion för att lära känslor-specifika fras inbäddning (SSPE). Det neurala nätverket tränas från massiva tweets samlas med positiva och negativa smiliser, utan någon manuell annotering. Dessutom introducerar vi Urban Dictionary att utöka ett litet antal känslor frön för att få mer utbildning data för att bygga fras-nivå känsla klassificerare. Vi utvärderar vårt känslolexikon (TS-Lex) genom att tillämpa det i en övervakad inlärningsram för Twitters känsloklassificering. Experimentella resultat på referensdatasetet för SemEval 2013 visar att TS-Lex ger bättre prestanda än tidigare introducerade känslolexikon.
Tang och al. I Ref föreslogs en metod för att lära sig representera för att bygga upp ett storskaligt känslolexikon från Twitter.
Building Large-Scale Twitter-Specific Sentiment Lexicon : A Representation Learning Approach
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}