I den här artikeln, introducerar vi Long ShortTerm Memory (LSTM) återkommande nätverk för twitter känsla förutsägelse. Med hjälp av grindar och konstanta felkaruseller i minnesblockets struktur kunde modellen hantera interaktion mellan ord genom en flexibel kompositionsfunktion. Experiment på en publik bullriga märkta data visar att vår modell överträffar flera funktionstekniska metoder, med resultatet jämförbart med den nuvarande bästa datadrivna tekniken. Enligt utvärderingen av en genererad uppsättning negationsfraser fördubblar den föreslagna arkitekturen prestandan för icke-neural modell baserat på bag-of-word funktioner. Dessutom utmärker sig ord med speciella funktioner (såsom negation och övergång) och olikheterna i ord med motsatt känsla förstoras. En intressant fallstudie om negation expression processing visar en lovande potential i arkitekturen som behandlar komplexa känslofraser.
Wang m.fl. REF tillämpade ett nätverk för långtidsminne (LSTM) för att förutsäga twitterkänslor.
Predicting Polarities of Tweets by Composing Word Embeddings with Long Short-Term Memory
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}