Vi introducerar ett djupminnesnätverk för klassning av aspektnivåkänslor. Till skillnad från funktionsbaserade SVM och sekventiella neurala modeller som LSTM fångar detta tillvägagångssätt uttryckligen betydelsen av varje sammanhangsord när man drar en aspekts känslopolaritet. Sådan betydelsegrad och text representation beräknas med flera beräkningslager, som var och en är en neural uppmärksamhet modell över ett externt minne. Experiment på bärbara datorer och restaurangdata visar att vårt arbetssätt är jämförbart med toppmoderna funktioner baserade på SVM-system, och betydligt bättre än LSTM- och uppmärksamhetsbaserade LSTM-arkitekturer. På båda dataseten visar vi att flera beräkningslager kan förbättra prestandan. Dessutom är vårt tillvägagångssätt också snabbt. Det djupa minnesnätverket med 9 lager är 15 gånger snabbare än LSTM med en CPU-implementering.
REF föreslog ett djupminnesnätverk med flera uppmärksamhetsbaserade beräkningslager för att förbättra prestandan.
Aspect Level Sentiment Classification with Deep Memory Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}