Vi presenterar en karaktär-nivå återkommande neurala nätverk som genererar relevant och sammanhängande text med hjälp av information såsom en känsla eller ämne. 1 Med hjälp av en enkel indata replikeringsstrategi, bevarar vi signalen av hjälpingång över bredare sekvensintervall än vad som är möjligt att tränas genom backpropagation genom tiden. Våra viktigaste resultat är en stor corpus på 1,5 miljoner ölrecensioner från BeerAdvocate. I generativt läge, vårt nätverk producerar recensioner på kommando, anpassade till en stjärna betyg eller objekt kategori. Den generativa modellen kan också köras i omvänd riktning, utföra klassificering med förvånande noggrannhet. Den omvända modellens prestanda är ett enkelt sätt att avgöra vad den generativa modellen vet utan att i alltför hög grad förlita sig på subjektiv analys. Vid en översyn kan modellen exakt fastställa motsvarande betyg och sluta sig till ölkategorin (IPA, Stout, etc.). Vi utnyttjar denna förmåga, spårning upplevd känsla och klass medlemskap som varje karaktär i en översyn behandlas. Kvantitativa och kvalitativa empiriska utvärderingar visar att modellen fångar betydelse och lär sig icke-linjär dynamik i text, såsom effekten av negation på känslor, trots att den inte har någon föregående uppfattning om ord. Eftersom modellen fungerar på teckennivå hanterar den felstavningar, slangar och stora ordförråd utan några maskiner som uttryckligen ägnar sig åt ändamålet.
REF använder tecken-nivå concatenated ingång återkommande neurala nätverk som en generativ modell för att förutsäga betyg och kategori för recensioner.
Capturing Meaning in Product Reviews with Character-Level Generative Text Models.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}