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Sentiment Analysis by Capsules.pdf
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上传时间: 2020-04-06
详细说明：在本文中，我们提出了RNN-Capsule，这是一种基于递归神经网络（RNN）的胶囊模型，用于情感分析。对于给定的问题，针对每个情感类别（例如“正”和“负”）构建一个胶囊。每个胶囊都有一个属性，一个状态和三个模块：表示模块，概率模块和重建模块。胶囊的属性是分配的情感类别。给定一个由典型RNN在隐藏矢量中编码的实例，表示模块将通过注意力机制构建胶囊表示。根据胶囊表示，概率模块计算胶囊的状态概率。如果胶囊的状态概率在给定实例的所有胶囊中最大，则该胶囊的状态为活动，否则为非活动。在两个基准数据集（即Movie Review和Stanford Sentiment Treebank）和一个专有数据集（即Hospital Feedback）上，我们显示RNN-Capsule在情感分类方面达到了最先进的性能。更重要的是，RNN-Capsule无需使用任何语言知识，就能够输出具有反映胶囊属性的情感倾向的单词。这些词很好地反映了数据集的领域特异性。
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