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Ein mehrfach gefühltes Ressourcen-verstärktes Aufmerksamkeitsnetzwerk für die Stimmungsanalyse
Ein mehrfach gefühltes Ressourcen-verstärktes Aufmerksamkeitsnetzwerk für die Stimmungsanalyse
Zeyang Lei; Yujiu Yang; Min Yang; Yi Liu
Zusammenfassung
Tiefes Lernen zur Stimmungsanalyse nutzt das sprachliche Wissen über Gefühle nicht vollständig aus. In dieser Arbeit schlagen wir ein Mehrgüter-erweitertes Aufmerksamkeitsnetzwerk (MEAN – Multi-sentiment-resource Enhanced Attention Network) vor, um dieses Problem durch die Integration dreier Arten von sprachlichem Wissen über Gefühle (z.B. Stimmungswörterbuch, Verneinungswörter, Intensivwörter) in das tiefe neuronale Netzwerk mittels Aufmerksamkeitsmechanismen zu lindern. Durch den Einsatz verschiedener Arten von Stimmungsressourcen nutzt MEAN stimmungsrelevante Informationen aus verschiedenen Repräsentationsunterräumen, was es effektiver macht, die gesamte Semantik der Stimmungs-, Verneinungs- und Intensivwörter für die Stimmungsvorhersage zu erfassen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass MEAN eine robuste Überlegenheit gegenüber starken Konkurrenten aufweist.