ABSTRACT Long-term memory networks (LSTMs) har uppnått goda resultat i känsloanalysuppgifter. Den allmänna metoden är att använda LSTMs för att kombinera ordinslag för textrepresentation. Men ordinslag innehåller mer semantisk information än känsloinslag. Att bara använda ordinslag för att representera ord är felaktigt när det gäller att analysera känslor. För att lösa problemet föreslår vi en lexicon-förstärkt LSTM-modell. Modellen använder först känslan lexikon som en extra information för att träna ett ord känsla klassificerare och sedan få känslan inbäddade i ord inklusive orden inte i lexikonet. Att kombinera känslan med dess inbäddade ord kan göra ordrepresentationen mer exakt. Dessutom definierar vi en ny metod för att hitta uppmärksamheten vektor i allmän känsloanalys utan ett mål som kan förbättra LSTM förmåga att fånga global känsla information. Resultaten av experiment på engelska och kinesiska dataset visar att våra modeller har jämförande eller bättre resultat än de befintliga modellerna. INDEX TERMS Sentimentlexikon, känslor inbäddning, ord inbäddning, uppmärksamhet vektor, känsla analys.
Fu m.fl. REF föreslog en lexicon-förstärkt LSTM-modell som använder känslan lexicon som extra information innan man utbildar en ordkänslaklassare.
Lexicon-Enhanced LSTM With Attention for General Sentiment Analysis
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}