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《Effective LSTMs for Target-Depe

《Effective LSTMs for Target-Depe

作者: best___me | 来源:发表于2017-12-08 17:42 被阅读0次

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1512.01100.pdf

aspect级别的情感分类

绿色的是target vector,蓝色的是word embedding,拼接起来做分类。

看了下这篇论文的数据集,如果一个句子有三个aspect,那么模型使用的数据集就变成了三个句子

下面是数据集的截图:

前面三句其实是最原始数据集中的一句,但是由于句子中有三个aspect,那么用于训练的就分成了三句,分别对三个aspect做情感分类。

端对端的有监督训练,模型的损失函数是交叉熵:

S是所有的训练数据;C是sentiment的类别;s是一个句子;Pc(s)是预测句子s的情感为c;Pcg(s)表示c是否是正确的类别,它的值为1或0.

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