Neurala nätverksmetoder har uppnått lovande resultat för känsloklassificering av text. Dessa modeller använder dock endast semantik av texter, samtidigt som de ignorerar användare som uttrycker den känsla och de produkter som utvärderas, vilka båda har stort inflytande på tolkningen av textens känslor. I detta dokument tar vi upp denna fråga genom att införliva information på användar- och produktnivå i ett neuralt nätverk för klassificering av dokumentnivå. Användare och produkter modelleras med hjälp av vektorrymdsmodeller, vars representationer fångar viktiga globala ledtrådar såsom individuella preferenser av användare eller övergripande kvaliteter av produkter. Sådana globala bevis underlättar i sin tur införandet av inlärningsförfaranden på dokumentnivå, vilket ger bättre textrepresentationer. Genom att kombinera bevis på användar-, produkt- och dokumentnivå i en enhetlig neural ram, den föreslagna modellen uppnår state-of-the-art prestanda på IMDB och Yelp datauppsättningar 1.
I Sentiment Classification, Tang et al. REF introducerar först användar- och produktinformation i uppgiften.
Learning Semantic Representations of Users and Products for Document Level Sentiment Classification
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}