[1] Document Modeling with Gated Recurrent Neural Networkfor Sentiment Classification
Duyu Tang
Harbin Institute of Technology
EMNLP 2015
http://www.aclweb.org/anthology/D15-1167
框架如下
其中CNN用途如下
GRNN示例如下
数据集统计如下
各方法效果对比如下
代码地址
http://ir.hit.edu.cn/~dytang/paper/emnlp2015/codes.zip
[2] A Hybrid Deep Learning Architecture for Sentiment Analysis
Md Shad Akhtar
Indian Institute of Technology
COLING 2016
http://www.aclweb.org/anthology/C16-1047
该文的框架如下
算法流程如下
数据集统计如下
特征及优化后的特征如下
各方法效果对比如下
结果示例如下
[3] Learning to Generate Reviews and Discovering Sentiment
Alec Radford
openAI
ICLR 2018
https://openreview.net/pdf?id=SJ71VXZAZ
LSTM与mLSTM对比如下
准确率跟有标签样本之间的关系示例如下
各方法结果对比如下
代码地址
https://github.com/openai/generating-reviews-discovering-sentiment
[4] Neural Sentiment Classification with User and Product Attention
Huimin Chen
Tsinghua University
EMNLP 2016
http://anthology.aclweb.org/D/D16/D16-1171.pdf
网络结构如下
数据集统计如下
各方法结果对比如下
注意力对模型影响如下
代码地址
https://github.com/thunlp/NSC
[5] Overcoming Language Variation in Sentiment Analysis with Social Attention
Yi Yang
Georgia Institute of Technology
TACL 2017
数据集统计如下
各方法效果对比如下
代码地址
https://github.com/yiyang-gt/social-attention
[6] A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences
Nal Kalchbrenner
University of Oxford
ACL 2014
http://www.aclweb.org/anthology/P14-1062
网络结构如下
各方法结果对比如下
代码地址
https://github.com/hritik25/Dynamic-CNN-for-Modelling-Sentences
https://github.com/FredericGodin/DynamicCNN
https://github.com/xiaohan2012/twitter-sent-dnn
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