Vi introducerar en ny maskininlärning ram baserad på rekursiva autokodare för mening-nivå förutsägelse av känslor etikett distributioner. Vår metod lär sig vektorutrymme representationer för flera ord fraser. I känsloförutsägelse uppgifter dessa representerar överträffa andra state-of-the-art metoder på vanliga datauppsättningar, såsom film recensioner, utan att använda någon fördefinierad känsla lexica eller polaritet flytta regler. Vi utvärderar också modellens förmåga att förutsäga känslofördelningar på en ny datauppsättning baserad på bekännelser från erfarenhetsprojektet. Datasetet består av personliga användarberättelser kommenterade med flera etiketter som, när de aggregeras, bildar en multinomiell distribution som fångar emotionella reaktioner. Vår algoritm kan mer exakt förutsäga distributioner över sådana etiketter jämfört med flera konkurrenskraftiga baslinjer.
I REF föreslog författarna en semi-övervakad metod baserad på rekursiva autokodrar för att förutsäga känslofördelningar.
Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment Distributions
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}