Vi betraktar uppgiften med finkornig känsloanalys från perspektivet av flera instans lärande (MIL). Vår neurala modell är tränad på dokumentkänslor, och lär sig att förutsäga känslan av textsegment, d.v.s. meningar eller elementära diskursenheter (EDU), utan övervakning på segmentsnivå. Vi introducerar en uppmärksamhetsbaserad polaritet scoring metod för att identifiera positiva och negativa textslippar och en ny datauppsättning som vi kallar SPOT (som shorthand för Segment-nivå POlariTy kommentarer) för att utvärdera MILstyle-känslor modeller som vår. Experimentella resultat visar en överlägsen prestanda jämfört med flera baslinjer, medan en utvärderingsstudie visar att EDU-baserad åsiktsextraktion ger mer informativa sammanfattningar än meningsbaserade alternativ.
På senare tid föreslår REF MILNET, en flerfaldig inlärningsnätverksmodell för analys av känslor.
Multiple Instance Learning Networks for Fine-Grained Sentiment Analysis
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}