Konvolutionskärnor stöder modellering av komplex syntaktisk information i maskininlärningsuppgifter. Sådana modeller är dock mycket känsliga för typen och storleken på den syntaktiska struktur som används. Det är därför en viktig utmaning att automatiskt identifiera understrukturer med hög effekt som är relevanta för en viss uppgift. I denna uppsats presenterar vi en systematisk studie som undersöker (kombinationer av) sekvenser och konvolutionskärnor med hjälp av olika typer av substrukturer i dokument-nivå känslor klassificering. Vi visar att minimala understrukturer som utvinns ur valkretsar och beroende träd vägleds av en polaritet lexikon visar 1,45 punkt absolut förbättring i noggrannhet över en påse-of-words klassificerare på en allmänt använd känsla corpus.
I klassificeringen av känslor på dokumentnivå kombinerar REF valmans- eller beroendeträdkärnor med bag-of-word-funktioner.
Identifying High-Impact Sub-Structures for Convolution Kernels in Document-level Sentiment Classification
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}