Befintliga målspecifika metoder för att känna igen känslor tar endast hänsyn till ett enda mål per tweet, och har visat sig missa nästan hälften av de faktiska målen. Vi presenterar en corpus av brittiska val tweets, med i genomsnitt 3,09 enheter per tweet och mer än en typ av känslor i hälften av tweets. Detta kräver en metod för erkännande av flera målspecifika känslor, som vi utvecklar genom att använda sammanhanget kring ett mål samt syntaktiska beroenden som involverar målet. Vi presenterar resultat av vår metod på både ett riktmärke corpus av enskilda mål och de multi-mål val corpus, visar state-of-the art prestanda i både corpora och outperforming tidigare strategier för multi-mål känslor uppgift samt djupt lärande modeller för singletarget känslor.
REF utvidgade arbetet med att använda de beroenderelaterade orden från målet.
TDParse - multi-target-specific sentiment recognition on Twitter
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}