Med tillkomsten av ord inbäddade, lexikon inte längre utnyttjas fullt ut för känsloanalys även om de fortfarande ger viktiga egenskaper i den traditionella miljön. I detta dokument introduceras en ny strategi för känsloanalys som integrerar lexicons inbäddningar och en uppmärksamhetsmekanism i konvolutionella neurala nätverk. Vår strategi utför separata konvolutioner för ord och lexicon inbäddar och ger en global syn på dokumentet med hjälp av uppmärksamhet. Våra modeller experimenteras både på datasetet SemEval'16 Task 4 och Stanford Sentiment Treebank och visar jämförande eller bättre resultat mot de befintliga toppmoderna systemen. Vår analys visar att inbäddningar av lexikon gör det möjligt att bygga högpresterande modeller med mycket mindre inbäddade ord, och uppmärksamhetsmekanismen dämpar effektivt bullriga ord för känsloanalys.
Ett anmärkningsvärt exempel är arbetet med REF där flera metoder testas för hur man införlivar lexikoninformation i ett CNN för känsloklassificering på datasetet SemEval 2016 Task 4 och Stanford Sentiment Treebank (SST).
Lexicon Integrated CNN Models with Attention for Sentiment Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}