Sentimentanalys av korta texter är utmanande på grund av den begränsade kontextuella information de vanligtvis innehåller. Under de senaste åren har djupinlärningsmodeller som konvolutionella neurala nätverk (CNN) och återkommande neurala nätverk (RNN) tillämpats på analys av textkänslor med jämförelsevis anmärkningsvärda resultat. I den här artikeln beskriver vi en gemensam CNN- och RNN-arkitektur, där man utnyttjar de grövre lokala särdrag som CNN har skapat och de beroenden på långa avstånd som man lärt sig via RNN för att analysera känslor av korta texter. Experimentella resultat visar en uppenbar förbättring av den senaste tekniken på tre referenskorpora, MR, SST1 och SST2, med 82,28 %, 51,50 % respektive 89,95 %.
Wang m.fl. Ref kombinerar CNN och RNN för sentimental analys av korta texter.
Combination of Convolutional and Recurrent Neural Network for Sentiment Analysis of Short Texts
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}