Introduction本文提出的一个active sentiment domain adaptation方法来解决negative transfer的问题。利用的是general sentiment information和少量的从target domain中的actively selected labeled samples。general sentiment information是从sen
Introduction这篇论文想提出一个新的CNN使用范式，能够解决对graph的建模。常规的图有图像、视频和语音，非常规的有社交网络、脑连接体或者词嵌入。其中的难点在于convolution和pooling都是针对常规图结果做的定义。 Hard Termsspectral graph theoryspectral graph theory研究graph的graph matrics的特征值和特征
clustering words for intensity ordering首先需要从Google N-gram中抽取形容词的程度顺序信息。使用的方法是基于模版匹配的方法。比如从good but not great我们可以总结出一个规则xx but not xx，然后可以发现后者比前者的程度深。然后使用mixed integer linear programming (MILP)来进行最优化排序
他们想增强一些能够明显区分同义词和反义词的特征。
IntroductionIn this paper thye propose two novel and general approaches for generating sense-specific word embeddings that are grounded in an ontology. 但是通用的词向量只为一个词分配一个词向量，无法解决解决一词多义的问题。 虽然Yu and Dre
Introduction这篇文章提出了一个叫做AutoExtand的方法，来运用其他的信息来增强word embedding的性能。用于学习用来表示synsets和lexemes。用于一些公开的知识库上，比如WordNet, Wikipedia和Freebase。 synset是指一个词语集合，这里面的词可以在一定的条件下相互替换。lexeme会将一个特定的拼写和发音和一个特定的意思匹配在一起。也