重访在情感分类中编码逻辑规则的重要性
计算与语言
2018-08-24 v1
摘要
我们分析了不同情感分类模型在诸如 A-but-B 句这类句法复杂输入上的表现。该分析的第一个贡献涉及可复现研究：为了有意义地比较不同模型，其准确率必须在远比传统所报道多得多的随机种子上取平均。在进行了恰当的平均之后，我们注意到 arXiv:1603.06318v4 [cs.LG] 中描述的、为情感分类引入显式逻辑规则的蒸馏模型是无效的。相比之下，使用上下文化的 ELMo 嵌入（arXiv:1802.05365v2 [cs.CL]）而非逻辑规则，取得了显著更好的性能。此外，我们提供分析与可视化，展示了 ELMo 隐式学习逻辑规则的能力。最后，一项众包分析揭示了即便在情感标签模糊的句子上，ELMo 也优于基线模型。
引用
@article{arxiv.1808.07733,
title = {Revisiting the Importance of Encoding Logic Rules in Sentiment Classification},
author = {Kalpesh Krishna and Preethi Jyothi and Mohit Iyyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.07733},
year = {2018}
}
备注
EMNLP 2018 Camera Ready