BowTie——一种用于情感分析的前馈深度神经网络
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2020-06-02 v1 计算与语言
机器学习
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摘要
如何对人类书写文本进行语义建模与编码，并选择何种神经网络来处理它，在情感分析中仍是未解决的问题。准确率和可迁移性在机器学习中普遍是关键问题。这些性质与训练模型的损失估计密切相关。本文提出一种计算高效且准确的前馈神经网络用于情感预测，能够保持较低的损失。当与有效的文本语义模型结合时，它可提供具有高准确率且低损失的模型。在代表性基准数据集上的实验结果以及与其它方法的对比显示了新方法的优势。
引用
@article{arxiv.1904.12624,
title = {BowTie - A deep learning feedforward neural network for sentiment analysis},
author = {Apostol Vassilev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.12624},
year = {2020}
}
备注
12 pages, 7 figures, 4 tables