Sentiment analys (SA) med hjälp av kod blandade data från sociala medier har flera tillämpningar i yttrande gruva allt från kundnöjdhet till social kampanj analys i flerspråkiga samhällen. Framstegen på detta område hämmas av bristen på en lämplig kommenterad datauppsättning. Vi introducerar en Hindi-engelska (Hi-En) kodmixad datauppsättning för känsloanalys och utför empirisk analys som jämför lämpligheten och prestandan hos olika toppmoderna SA-metoder i sociala medier. I detta dokument introducerar vi inlärning underordsnivå representationer i LSTM (Subword-LSTM) arkitektur istället för tecken-nivå eller ordnivå representationer. Denna språkliga föregångare i vår arkitektur gör det möjligt för oss att lära oss information om känslor värde viktiga morphemes. Detta verkar också fungera bra i mycket bullriga text som innehåller felstavningar som visas i våra experiment som visas i morfeme-nivå funktionskartor lärt av vår modell. Vi tror också att kodning av detta språk i Subword-LSTM-arkitekturen leder till den överlägsna prestandan. Vårt system uppnår noggrannhet 4-5% större än traditionella metoder på vår datauppsättning, och överträffar också det tillgängliga systemet för känsloanalys i Hi-En kodmixad text med 18%.
Bland de djupt lärande metoder, REF använt underordsnivå representationer i LSTM arkitektur, vilket ger state-of-the-art resultat jämfört med andra traditionella modeller maskininlärning och ordpolaritet baserade modeller.
Towards Sub-Word Level Compositions for Sentiment Analysis of Hindi-English Code Mixed Text
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}