Traditionella känsloanalysmetoder tar itu med problem som t.ex. ternära (3-kategori) och ne-grained (5-kategori) klassi katjon genom att lära sig uppgifterna separat. Vi hävdar att sådana klassi katjon uppgifter är korrelerade och vi föreslår en multitask strategi baserad på en återkommande neurala nätverk som bene ts genom att gemensamt lära dem. Vår studie visar potentialen av multitask modeller på denna typ av problem och förbättrar de state-of-the-art resultat i ne-grained känslor klassi katjon problem.
För känsloanalys tränar REF gemensamt ternära och finkornig klassificering med ett återkommande neuralt nätverk och uppnår nya toppmoderna resultat.
Multitask Learning for Fine-Grained Twitter Sentiment Analysis
{'venue': "SIGIR '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}