Olika typer av meningar uttrycker känslor på mycket olika sätt. Traditionell meningsklassificeringsforskning fokuserar på one-technique-fits-all lösning eller bara centrerar sig på en speciell typ av meningar. I detta dokument föreslår vi en uppdelnings-och-konvergensmetod som först klassificerar meningar i olika typer, sedan utför känsloanalys separat på meningar från varje typ. Särskilt anser vi att meningarna tenderar att vara mer komplicerade om de innehåller fler känslomål. Därför föreslår vi att först tillämpa en neural nätverk baserad sekvens modell för att klassificera åsikter meningar i tre typer enligt antalet mål dök upp i en mening. Varje grupp av meningar matas sedan in i ett endimensionellt konvolutionellt neuralt nätverk separat för känsloklassificering. Vårt tillvägagångssätt har utvärderats på fyra sensibilitetsklassificeringsdata och jämförts med ett brett spektrum av utgångsvärden. Experimentella resultat visar att: (1) mening typ klassificering kan förbättra prestandan av mening-nivå känsla analys; (2) den föreslagna metoden uppnår state-of-the-art resultat på flera benchmarking datauppsättningar.
En studie gjord av Chen et al. REF, de använde splitter-och-konquer metod som först klassificerar meningar i olika typer, sedan utför känslor analys separat på meningar från varje typ.
Improving sentiment analysis via sentence type classification using BiLSTM-CRF and CNN
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}