I detta dokument behandlas klassificeringen av känslor på straffnivå. Även om en mängd olika neurala nätverk modeller har föreslagits nyligen, dock tidigare modeller antingen beror på dyra fras-nivå annotation, varav de flesta har anmärkningsvärt försämrat prestanda när tränas med endast mening-nivå annotation; eller inte fullt ut använda språkliga resurser (t.ex., känslor lexikon, negation ord, intensitet ord). I detta dokument föreslår vi enkla modeller som är utbildade med meningsnotering, men också försök att modellera den språkliga rollen av känslolexikon, negationsord och intensitetsord. Resultat visar att våra modeller kan fånga den språkliga rollen av känsloord, negation ord och intensitet ord i känslouttryck.
REF föreslår språkligt regulariserade LSTMs för känsloanalys med känslolexikon, negation ord och intensitet ord.
Linguistically Regularized LSTM for Sentiment Classification
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}