Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank

2017-03-22

Abstract

语义词空间很有用，但是没有办法表达长词组的意思。提出了Recursive Neural Tensor Network，这个模型可以捕捉到否定词的影响。

Introduction

现有的模型难以学习组合词语，这是由于缺乏标注好的组合词词库。Stanford Sentiment Treebank是第一个在语法树上带标注的语料库。

涉及到了五个方面的工作

Semantic Vector Spaces
Compositionality in Vector Spaces
Logical Form
Deep Learning
Sentiment Analysis

Stanford Sentiment Treebank

之前用的最多的是Bag of words classifiers但是这个对于单个句子的情感分析准确率从没超过80%。在像对twitter这样的短文本进行分析的时候，准确率也通常不到60%。

他们观察到长的短语通常容易包含情感，越短包含的越少。

Recursive Neural Network