Känsloklassificeringen bygger på högkvalitativa känsloresurser. Dessa resurser är emellertid obalanserade på olika språk. Tvärspråksklassificering (CLSC) kan utnyttja de rika resurserna på ett och samma språk (källspråk) för att klassificera känslor i ett resurssfärskt språk (målspråk). Tvåspråkiga inbäddningar kan eliminera den semantiska klyftan mellan två språk för CLSC, men ignorera känslan information text. I detta dokument föreslås en strategi för att lära sig tvåspråkiga känsloord inbäddade (BSWE) för engelsk-kinesiska CLSC. Den föreslagna B-SWE införlivar känsloinformation om text i tvåspråkiga inbäddningar. Dessutom kan vi lära oss högkvalitativa BSWE genom att helt enkelt använda märkta corpora och deras översättningar, utan att förlita sig på storskaliga parallella corpora. Experiment på datasetet NLP&CC 2013 CLSC visar att vårt tillvägagångssätt överträffar hjärtats tillståndssystem.
REF använde både oövervakade och övervakade neurala nätverk för att lära sig tvåspråkig känsla ord inbäddning.
Learning Bilingual Sentiment Word Embeddings for Cross-language Sentiment Classification
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}