《Learning Sentiment-Specific Word Embedding for Twitter Sentiment Classificaton》閱讀筆記
提出一種爲實現Twitter情感分類的學習Word Embedding的方法。 以往的問題：現有用於學習連續詞特徵表示方法僅進行了語義建模，而忽略了文本的情感。現有的用於情感分類的方法大都把注意力集中在特徵工程上，原因是情感分類的好壞程度取決於選擇特徵的好壞。 解決方案：建立了一種三層的網絡學習情感詞向量，即sentiment-specific word embedding（SSWE），從大量的弱
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