Sentimentanalys är en av de välkända uppgifterna och de snabbt växande forskningsområdena inom naturligt språkbearbetning (NLP) och textklassificeringar. Denna teknik har blivit en viktig del av ett brett spektrum av tillämpningar, inklusive politik, affärer, reklam och marknadsföring. Det finns olika tekniker för känsloanalys, men på senare tid har ordet inbäddningsmetoder i stor utsträckning använts i känsloklassificeringsuppgifter. Word2Vec och GloVe är för närvarande bland de mest exakta och användbara ord inbäddningsmetoder som kan omvandla ord till meningsfulla vektorer. Dessa metoder bortser dock från sentimental information om texter och behöver ett stort antal texter för att utbilda och generera exakta vektorer som används som indata till djupinlärningsmodeller. Som ett resultat, på grund av den lilla storleken på vissa skorpor, forskare måste ofta använda förtränade ord inbäddningar som utbildades på andra stora text corpus som Google News med cirka 100 miljarder ord. Den ökande noggrannheten hos förtränade ordinslag har stor inverkan på känsloanalysforskningen. I detta dokument föreslår vi en ny metod, förbättrade Word Vectors (IWV), som ökar noggrannheten hos förtränade ord inbäddningar i känsloanalys. Vår metod är baserad på Del-of-Speech (POS) märkning tekniker, lexicon-baserade metoder och Word2Vec/GloVe metoder. Vi testade exaktheten i vår metod via olika djupinlärningsmodeller och känslodataset. Våra experimentresultat visar att förbättrade Word Vectors (IWV) är mycket effektiva för känsloanalys.
I REF föreslogs den förbättrade metoden för ordvektorer (IWV) och visades förbättra noggrannheten i djupinlärning för känsloanalys.
Improving the Accuracy of Pre-trained Word Embeddings for Sentiment Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}