Abstract Machine lärande metoder i känsloanalys främst förlitar sig på överflöd av resurser. För att begränsa detta beroende föreslår vi en ny metod som kallas Siamese Network Architecture for Sentiment Analysis (SNASA) för att lära sig representationer av resursfattiga språk genom att tillsammans utbilda dem med resursrika språk med hjälp av ett siamesenätverk. SNASA-modellen består av två tvåvägslångt kortfristigt minne Recurrent Neural Networks (Bi-LSTM RNN) med delade parametrar förenade med en kontrasterande förlustfunktion, baserat på en likhetsmått. Modellen lär sig meningen representationer av resursfattiga och resursrika språk i en gemensam känsla utrymme genom att använda en likhetsmått baserat på deras individuella känslor. Modellen projicerar därför meningar med liknande känslor närmare varandra och meningarna med olika känslor längre bort från varandra. Experiment på storskaliga datauppsättningar av resursrika språk -Engelska och spanska och resursfattiga språk -Hindi och Telugu avslöjar att SNASA överträffar de state-of-the-art känsloanalys metoder som bygger på distributionssemantik, semantiska regler, lexikonlistor och djupa neurala nätverk representationer utan delade parametrar.
För att minimera beroendet av maskininlärning (ML) metoder för känsloanalys på överflöd av corpus, föreslår detta dokument en ny metod för att lära sig representationer av resursfattiga språk genom att utbilda dem tillsammans med resursrika språk med hjälp av ett siamese nätverk REF.
Emotions are Universal: Learning Sentiment Based Representations of Resource-Poor Languages using Siamese Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}