Vi förbättrade känslan klassificerare för att förutsäga dokument-nivå känslor från Twitter genom att använda flera kanaler lexicon bäddidngs. Kärnan i arkitekturen är baserad på CNNBiLSTM som kan fånga hög nivå funktioner och långsiktigt beroende i dokument. Vi tillämpade även flera kanaler metod på lexikon för att förbättra lexikon funktioner. Den makrogenomsnittliga F1-poängen för vår modell överträffade andra klassificeringar i detta papper med 1-4%. Vår modell uppnådde F1 poäng på 64% i SemEval Task 4 (2013-2016) datauppsättningar när flerkanals lexikon inbäddning applicerades med 100 dimensioner av ord inbäddning.
På flerkanalsnivå förbättrade Yoon och Kim REF stämningsklassificeringen för att förutsäga stämningar på dokumentnivå från Twitter genom att använda flerkanaliga lexikoninbäddningar och tillämpa flerkanalsmetoden på lexikon för att förbättra lexikonfunktionerna.
Multi-Channel Lexicon Integrated CNN-BiLSTM Models for Sentiment Analysis.
{'venue': 'ROCLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}