Uppmärksamhetsbaserade nätverk för långtidsminne (LSTM) har visat sig vara användbara vid klassning av känslor på aspektnivå. Emellertid, på grund av svårigheterna med att annotera aspekt-nivå data, befintliga offentliga datauppsättningar för denna uppgift är alla relativt små, vilket till stor del begränsar effektiviteten av dessa neurala modeller. I detta dokument utforskar vi två tillvägagångssätt som överför kunskap från dokumentnivådata, som är mycket billigare att få tag på, för att förbättra prestandan hos klassifikationen på aspektnivå. Vi visar effektiviteten i våra strategier på 4 offentliga dataset från SemEval 2014 SemEval, 2015 SemEval, och 2016, och vi visar att uppmärksamhetsbaserade LSTM drar nytta av dokument-nivå kunskap på flera sätt.
På grund av svårigheten att annotera, befintliga offentliga datauppsättningar för aspekt-nivå känsla klassificering är relativt liten, vilket kraftigt begränsar effektiviteten av neurala modeller REF.
Exploiting Document Knowledge for Aspect-level Sentiment Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}