Uppmärksamhetsbaserade nätverk för långtidsminne (LSTM) har visat sig vara användbara vid klassning av känslor på aspektnivå. Emellertid, på grund av svårigheterna med att annotera aspekt-nivå data, befintliga offentliga datauppsättningar för denna uppgift är alla relativt små, vilket till stor del begränsar effektiviteten av dessa neurala modeller. I detta dokument utforskar vi två tillvägagångssätt som överför kunskap från dokumentnivådata, som är mycket billigare att få tag på, för att förbättra prestandan hos klassifikationen på aspektnivå. Vi visar effektiviteten i våra strategier på 4 offentliga dataset från SemEval 2014 SemEval, 2015 SemEval, och 2016, och vi visar att uppmärksamhetsbaserade LSTM drar nytta av dokument-nivå kunskap på flera sätt.
Därför, Han et al. I REF utforskas två metoder för klassning av känslor på aspektnivå, förutbildning och lärande med flera uppgifter baserat på LSTM och uppmärksamhet, som överför kunskap från dokumentnivådata som erhålls billigare.
Exploiting Document Knowledge for Aspect-level Sentiment Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}