Ordinslag som kan fånga semantisk och syntaktisk information från sammanhang har i stor utsträckning använts för olika naturliga språkbearbetningsuppgifter. Befintliga metoder för att lära sig kontextbaserade ordinslag lyckas dock vanligtvis inte samla in tillräcklig information om känslor. Detta kan resultera i ord med liknande vektor representationer som har en motsatt känsla polaritet (t.ex. bra och dåligt), alltså förnedrande känsla analys prestanda. Därför föreslås i denna studie en ordvektorförfiningsmodell som kan tillämpas på alla förtränade ordvektorer (t.ex. Word2vek och GloVe). Förfining modellen bygger på att justera vektor representationer av ord så att de kan vara närmare både semantiskt och sentimentalt liknande ord och längre bort från sentimentalt olikartade ord. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden kan förbättra konventionella ordinbäddningar och överträffa tidigare föreslagna känslor inbäddningar för både binär och finkornig klassificering på Stanford Sentiment Treebank (SST).
För känslan analys uppgift, REF raffinerat ord inbädda för att undvika att generera liknande vektor representationer för sentimentalt motsatta ord.
Refining Word Embeddings for Sentiment Analysis
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}