Vi presenterar en metod som lär sig ordet inbäddning för Twitter känsla klassificering i denna uppsats. De flesta befintliga algoritmer för att lära kontinuerliga ord representationer typiskt bara modellera den syntaktiska sammanhang av ord men ignorera känslan av text. Detta är problematiskt för känsloanalys eftersom de vanligtvis kartlägger ord med liknande syntaktiska sammanhang men motsatta känslor polaritet, såsom bra och dåliga, till angränsande ord vektorer. Vi tar itu med denna fråga genom att lära sig känslospecifika ord inbäddning (SSWE), som kodar känslor information i den kontinuerliga representationen av ord. Speciellt utvecklar vi tre neurala nätverk för att effektivt införliva övervakningen från känslopolaritet av text (t.ex. meningar eller tweets) i sina förlustfunktioner. För att få storskalig träning corpora, lär vi oss det känslospecifika ordet inbäddning från massiva fjärrövervakade tweets samlas av positiva och negativa smilisar. Experiment om tillämpning av SS-WE på ett riktmärke Twitter-känslor klassificering dataset i SemEval 2013 visar att (1) SSWE-funktionen utför jämförbart med handgjorda funktioner i det topp-performade systemet; (2) prestandan förbättras ytterligare genom att sammanfalla SSWE med befintliga funktioner set.
I motsats till REF bygger de det känslospecifika ordet inbäddningar från både en massiv datauppsättning av känslor bär tweets (samlas genom hashtaggar av positiva och negativa ord och genom smilisar) och en känsla lexikon.
Learning Sentiment-Specific Word Embedding for Twitter Sentiment Classification
{'venue': 'Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)', 'journal': 'Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}