你能分辨吗？SSNet——一种受矢状层启发用于情感分析的神经网络框架
计算与语言
2022-02-04 v4 机器学习
摘要
当人们试图理解细腻的语言时，通常会处理多种输入感官模态以完成这一认知任务。事实证明，人脑甚至有一种专门的神经元结构，称为矢状层（sagittal stratum），来帮助我们理解讽刺。我们以这种生物结构为灵感设计了一种神经网络架构，该架构结合同一文本上不同模型的预测，以构建鲁棒、准确且计算高效的情感分析分类器，并研究了几种不同的实现方式。其中，我们提出了一种基于专用神经网络结合多预测的系统新方法，给出了其数学分析以及最先进的实验结果。我们还提出了一种启发式混合模型结合技术，并在代表性基准数据集上以实验结果及与其他方法的比较支持了该方法，展示了新方法的优势。
引用
@article{arxiv.2006.12958,
title = {Can you tell? SSNet -- a Sagittal Stratum-inspired Neural Network Framework for Sentiment Analysis},
author = {Apostol Vassilev and Munawar Hasan and Honglan Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.12958},
year = {2022}
}
备注
23 pages, 4 figures, 5 tables, 42 references