Sentimentlexikon är ett viktigt verktyg för att identifiera känslopolaritet i ord och texter. Hur man automatiskt konstruerar känslolexikon har blivit ett forskningsämne inom området känsloanalys och åsiktsutvinning. Nyligen fanns det några försök att använda representation lär algoritmer för att konstruera en känsla lexikon med känsla-medvetna ord inbäddning. Dessa metoder tränades dock normalt under övervakning av känslor på dokumentnivå. I denna uppsats utvecklar vi en neural arkitektur för att träna ett känslomedvetet ord inbäddande genom att integrera känslan övervakning på både dokument- och ordnivåer, för att förbättra kvaliteten på ord inbäddning samt känslan lexikon. Experiment på dataseten SemEval 2013-2016 visar att den känslolexikon som genereras av vårt tillvägagångssätt uppnår den toppmoderna prestandan i både övervakad och oövervakad känsloklassificering, i jämförelse med flera starka känslolexikonkonstruktionsmetoder.
Denna metod vidareutvecklas med hjälp av både övervakade och oövervakade metoder i REF.
Sentiment Lexicon Construction with Representation Learning Based on Hierarchical Sentiment Supervision
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}