کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4944986 | 1438018 | 2016 | 28 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A topic-enhanced word embedding for Twitter sentiment classification
ترجمه فارسی عنوان
تعبیر کلمه اصلاح شده موضوع برای طبقه بندی احساسات توییتر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تعبیه کلمه خودکارکننده مجدد تخصیص صندوق قرض الحسنه، طبقه بندی احساسات توییتر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Word representation is crucial to lexical features used in Twitter sentiment analysis models. Recent work has demonstrated that dense, low-dimensional and real-valued word embedding gives competitive performance for Twitter sentiment classification. We follow this line of work, and propose a topic-enhanced word embedding for the task, which is generally neglected in previous work. Firstly, we exploit a recursive autoencoder framework to learn topic-enhanced word embedding, where topic information is generated through topic modeling based on an effective implementation of Latent Dirichlet Allocation (LDA). Then we use a uniform framework by adopting Support Vector Machine (SVM) classifier, to compare existing word representation methods with our method. Experimental results on the dataset show that topic-enhanced word embedding is very effective for Twitter sentiment classification.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 369, 10 November 2016, Pages 188-198
Journal: Information Sciences - Volume 369, 10 November 2016, Pages 188-198
نویسندگان
Yafeng Ren, Ruimin Wang, Donghong Ji,