Det mesta tidigare arbetet med flerspråkiga känsloanalyser har fokuserat på metoder för att anpassa känsloresurser från resursrika språk till resursfattiga språk. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för gemensam tvåspråkig känsloklassificering på meningsnivå som utökar tillgängliga märkta data på varje språk med omärkta parallella data. Vi förlitar oss på intuitionen att känslomärkningarna för parallella meningar bör vara likartade och presentera en modell som tillsammans lär sig förbättrade enspråkiga känsloklassificeringar för varje språk. Försök på flera datauppsättningar visar att det föreslagna tillvägagångssättet (1) överträffar de enspråkiga baslinjerna och avsevärt förbättrar noggrannheten för båda språken med 3.44%–8.12%; (2) överträffar två standardmetoder för att utnyttja omärkta data; och (3) producerar (om än mindre) prestandavinster när man använder pseudoparallelldata från maskinöversättningsmotorer.
REF använder istället märkta data från båda språken för att förbättra prestandan på båda språken.
Joint Bilingual Sentiment Classification with Unlabeled Parallel Corpora
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}