I detta dokument föreslås en ram för djupinlärning för klassificering av textkänslor på arabiska. Fyra olika arkitekturer utforskas. Tre är baserade på Deep Belief Networks och Deep Auto Encoders, där indatamodellen är baserad på vanliga Bag-of-Words, med funktioner baserade på den nyligen utvecklade arabiska Sentiment Lexicon i kombination med andra vanliga lexikon funktioner. Den fjärde modellen, baserad på Recursive Auto Encoder, föreslås för att ta itu med bristen på kontexthantering i de tre första modellerna. Utvärderingen görs med hjälp av lingvistik Data Consortium Arabiska Tree Bank dataset, med benchmarking mot toppmoderna system i känsloklassificering med rapporterade resultat på samma dataset. Resultaten visar en hög förbättring av den fjärde modellen jämfört med den senaste tekniken, med fördelen att inte använda några lexikonresurser som är knappa och kostsamma när det gäller deras utveckling.
REF experimenterade med olika djupinlärningsmodeller som rekursiv autoencoder (RAE), djupa trosnätverk (DBN) och djup auto-encoder (DAE).
Deep Learning Models for Sentiment Analysis in Arabic
{'venue': 'Proceedings of the Second Workshop on Arabic Natural Language Processing', 'journal': 'Proceedings of the Second Workshop on Arabic Natural Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}