SentimentAnalysis
#NeuralNetwork
#Tutorial
#NLP
#EMNLP
Issue Date: 2018-01-01 Neural Network for Sentiment Analysis, EMNLP'16 #NeuralNetwork #Document #Embeddings #NLP #EMNLP
Issue Date: 2017-12-28 Document Modeling with Gated Recurrent Neural Network for Sentiment Classification, Tang+, EMNLP'15 Commentword level -> sentence level -> document level のrepresentationを求め、documentのsentiment classificationをする話。
documentのRepresentationを生成するときに参考になるやも。
sentenceのrepresentationを求めるときは、CNN/LSTMを使う。
document levelに落とすことは、bi-directionalなGatedRNN(このGatedRNNはLSTMのoutput-gateが常にonになっているようなものを使う。sentenceのsemanticsに関する情報を落としたくないかららしい。)を使う。
sentiment classificationタスクで評価し、(sentence levelのrepresentationを求めるときは)LSTMが最も性能がよく、documentのrepresentationを求めるときは、standardなRNNよりもGatedRNNのほうが性能よかった。 #Article #NeuralNetwork #NLP #RepresentationLearning
Issue Date: 2021-06-01 Sentiment analysis with deeply learned distributed representations of variable length texts, Hong+, Technical Report. Technical report, Stanford University, 2015 Comment363 より、本論文を引用して「CNN ベースのモデルが、畳み込み演算により文から特定のローカルパターンを検出して抽出できるため、他のモデル（e.g. Recurrent Neural Network, Recursive Neural Network）よりも優れていることが経験的に示されている」とのこと
Issue Date: 2018-01-01 Neural Network for Sentiment Analysis, EMNLP'16 #NeuralNetwork #Document #Embeddings #NLP #EMNLP
Issue Date: 2017-12-28 Document Modeling with Gated Recurrent Neural Network for Sentiment Classification, Tang+, EMNLP'15 Commentword level -> sentence level -> document level のrepresentationを求め、documentのsentiment classificationをする話。
documentのRepresentationを生成するときに参考になるやも。
sentenceのrepresentationを求めるときは、CNN/LSTMを使う。
document levelに落とすことは、bi-directionalなGatedRNN(このGatedRNNはLSTMのoutput-gateが常にonになっているようなものを使う。sentenceのsemanticsに関する情報を落としたくないかららしい。)を使う。
sentiment classificationタスクで評価し、(sentence levelのrepresentationを求めるときは)LSTMが最も性能がよく、documentのrepresentationを求めるときは、standardなRNNよりもGatedRNNのほうが性能よかった。 #Article #NeuralNetwork #NLP #RepresentationLearning
Issue Date: 2021-06-01 Sentiment analysis with deeply learned distributed representations of variable length texts, Hong+, Technical Report. Technical report, Stanford University, 2015 Comment363 より、本論文を引用して「CNN ベースのモデルが、畳み込み演算により文から特定のローカルパターンを検出して抽出できるため、他のモデル（e.g. Recurrent Neural Network, Recursive Neural Network）よりも優れていることが経験的に示されている」とのこと