Jun, 2024
基于注入语法的更快速和更准确的情感分析方法
A Syntax-Injected Approach for Faster and More Accurate Sentiment Analysis
Muhammad Imran, Olga Kellert, Carlos Gómez-Rodríguez
TL;DR这篇论文研究了在情感分析过程中使用序列标注句法解析器注入句法信息以提高速度和准确性的方法，通过对三元极性分类任务进行训练和评估，展示了该方法相较于传统的句法解析器和基于浅层句法规则的启发式方法在极性预测任务中更快且更准确的表现，特别适用于在研究和工业领域中进行情感分析的实践者。此外，还比较了在极性预测任务中使用几种情感词典在序列标注句法解析器上的表现，结果显示对于捕捉极性判断变化的词典比忽略极性判断变化的词典效果更好，而且与基于 Transformer 模型的五类别分类任务相比，序列标注句法解析器在极性预测任务中表现更快。