I denna uppsats föreslår vi en flerkanalig konvolutionell neural nätverk-lång korttidsminne (CNN-LSTM) modell som består av två delar: flerkanals CNN och LSTM för att analysera känslor av korta engelska meddelanden från Twitter. Till skillnad från en konventionell CNN, den föreslagna modellen tillämpar en flerkanalsstrategi som använder flera filter av olika längd för att extrahera aktiva lokala n-gram funktioner i olika skalor. Denna information består sedan sekventiellt med hjälp av LSTM. Genom att kombinera både CNN och LSTM kan vi beakta både lokal information inom tweets och fjärrberoende via tweets i klassificeringsprocessen. Officiellt släppta resultat visar att vårt system överträffar basalgoritmen.
Detta arbete gav enkel och effektiv För att ta hänsyn till lokala n-gramfunktioner och långsiktigt beroende, föreslogs olika modeller som kombinerade både CNN och LSTM REF.
YNU-HPCC at SemEval 2017 Task 4: Using A Multi-Channel CNN-LSTM Model for Sentiment Classification
{'venue': 'SemEval@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}