I detta dokument föreslår vi RNN-Capsule, en kapselmodell baserad på Recurrent Neural Network (RNN) för känsloanalys. För ett givet problem byggs en kapsel för varje känslokategori, t.ex. "positiv" och "negativ". Varje kapsel har ett attribut, ett tillstånd och tre moduler: representationsmodul, sannolikhetsmodul och rekonstruktionsmodul. Attributet för en kapsel är den tilldelade känslokategorin. Eftersom en instans kodas i dolda vektorer av en typisk RNN bygger representationsmodulen kapsel representation av uppmärksamhetsmekanismen. Baserat på kapselns representation beräknar sannolikhetsmodulen kapselns tillståndsannolikhet. En kapsel tillstånd är aktiv om dess tillstånd sannolikheten är den största bland alla kapslar för det givna fallet, och inaktiv annars. På två referensdataset (d.v.s., Movie Review och Stanford Sentiment Treebank) och en egenutvecklad dataset (d.v.s. Hospital Feedback) visar vi att RNN-Capsule uppnår toppmoderna resultat när det gäller känsloklassificering. Ännu viktigare, utan att använda någon språklig kunskap, RNN-Capsule är kapabel att skriva ut ord med känslotrender som återspeglar kapslars attribut. Orden återspeglar väl datasetets domänspecifika egenskaper. Referensformat för ACM:
Ref ) föreslog en kapselmodell baserad på RNN för analys av känslor.
Sentiment Analysis by Capsules
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}