Dokument-nivå känsla klassificering syftar till att tilldela användaren recensioner en känsla polaritet. Tidigare metoder antingen bara använt dokumentets innehåll utan hänsyn till användar- och produktinformation, eller inte ingående överväga vilka roller de tre typerna av information spelar i textmodellering. I detta dokument, för att rimligen använda all information, presenterar vi idén att användare, produkt och deras kombination kan alla påverka skapandet av uppmärksamhet på ord och meningar, när man bedömer känslan av ett dokument. Med denna idé, föreslår vi en kaskad multiway uppmärksamhet (CMA) modell, där flera sätt att använda användar- och produktinformation är kaskad för att påverka generering av uppmärksamhet på ord och mening lager. Sedan är meningar och dokument väl modellerade av flera representation vektorer, som ger rik information för känsloklassificering. Experiment på IMDB- och Yelp-datauppsättningar visar hur effektiv vår modell är.
REF kaskader av användar- och produktinformation för att öka effekterna av olika aspekter.
Cascading Multiway Attentions for Document-level Sentiment Classification
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}