超级字符：一种从情感分类到图像分类的转换方法
计算与语言
2018-10-18 v1
摘要
我们提出一种名为超级字符（Super Characters）的方法用于情感分类。该方法通过将文本投影为图像，然后应用 CNN 模型进行分类，从而将情感分类问题转换为图像分类问题。文本特征从生成的超级字符图像中自动提取，因此不需要任何将词或字符嵌入为数值向量表示的显式步骤。在大型社交媒体语料上的实验结果表明，超级字符方法在四种不同语言（包括中文、日文、韩文和英文）的十个百万级内容大规模社交媒体数据集上的情感分类和主题分类任务中，始终优于其他方法。
引用
@article{arxiv.1810.07653,
title = {Super Characters: A Conversion from Sentiment Classification to Image Classification},
author = {Baohua Sun and Lin Yang and Patrick Dong and Wenhan Zhang and Jason Dong and Charles Young},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.07653},
year = {2018}
}
备注
7 pages, 1 figure, 5 tables. Accepted by EMNLP2018 workshop WASSA2018