用于文本情感分类的混合平铺卷积神经网络
计算与语言
2020-02-03 v1
摘要
平铺卷积神经网络（tiled CNN）此前仅应用于计算机视觉以学习不变性。我们调整其架构以适配 NLP，从而改进情感分析中最显著特征的提取。鉴于 tiled CNN 在 NLP 领域的主要缺陷在于其不灵活的滤波器结构，我们提出一种称为混合 tiled CNN 的新架构，该架构仅对出现在相似上下文中的词及其相邻词应用滤波器（这是防止某些 n-gram 丢失的必要步骤）。在 IMDB 影评与 SemEval 2017 数据集上的实验证明了混合 tiled CNN 的有效性，其表现优于 CNN 与 tiled CNN。
引用
@article{arxiv.2001.11857,
title = {Hybrid Tiled Convolutional Neural Networks for Text Sentiment Classification},
author = {Maria Mihaela Trusca and Gerasimos Spanakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.11857},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 2 figures, accepted for publication in the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2020), Malta, 22-24 February 2020