Sentimentanalys av korta texter som enstaka meningar och Twitter-meddelanden är utmanande på grund av den begränsade kontextuella information som de normalt innehåller. Effektivt lösa denna uppgift kräver strategier som kombinerar det lilla textinnehållet med förkunskaper och använder mer än bara bag-of-words. I detta arbete föreslår vi ett nytt djupt konvolutionellt neuralt nätverk som utnyttjar från karaktär till mening-nivå information för att utföra känsloanalys av korta texter. Vi tillämpar vår strategi för två corpora av två olika domäner: Stanford Sentiment Treebank (SSTb), som innehåller meningar från filmrecensioner; och Stanford Twitter Sentiment corpus (STS), som innehåller Twitter-meddelanden. För SSTb corpus, vår strategi uppnår state-of-the-art resultat för enkel mening känsla förutsägelse i både binär positiv / negativ klassificering, med 85,7% noggrannhet, och finkornig klassificering, med 48,3% noggrannhet. För STS corpus, vår strategi uppnår en känsla förutsägelse noggrannhet på 86,4%.
Ett nytt djupt konvolutionellt neuralt nätverk som använder från karaktär till mening nivå kunskap för att utföra känsloanalys på korta texter rekommenderas av Santos och Gatti REF.
Deep Convolutional Neural Networks for Sentiment Analysis of Short Texts
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}