Word Embeddings in Sentiment Analysis
Word Embeddings in Sentiment Analysis
复制标题
情感分析中的词嵌入
DOI：
10.4000/books.aaccademia.3589
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
F. Dell’Orletta
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Ruggero Petrolito;F. Dell’Orletta
英语近年来，情感分析及其应用越来越受欢迎。关于这一研究领域，近年来，机器学习和来自分布式语义领域的单词表示学习（即单词嵌入）已被证明在执行情感分析任务方面非常成功。在本文中，我们描述了一组实验，旨在评估基于词嵌入的特征在情感分析任务中的影响。意大利语近年来，情绪分析和应用软件的需求量越来越大。在研究的过程中，我们最终使用了机器学习和基于语义分布的言语表达方法（没有特定的词嵌入），这是一种非常有效的方法，它可以帮助不同的同事进行情感分析。在这篇文章中，描述了一系列基于特征的词嵌入算法的应用价值评估方法，
English. In the late years sentiment analysis and its applications have reached growing popularity. Concerning this field of research, in the very late years machine learning and word representation learning derived from distributional semantics field (i.e. word embeddings) have proven to be very successful in performing sentiment analysis tasks. In this paper we describe a set of experiments, with the aim of evaluating the impact of word embedding-based features in sentiment analysis tasks. Italiano. Recentemente la Sentiment Analysis e le sue applicazioni hanno acquisito sempre maggiore popolarità. In tale ambito di ricerca, negli ultimi anni il machine learning e i metodi di rappresentazione delle parole che derivano dalla semantica distribuzionale (nello specifico i word embedding) si sono dimostrati molto efficaci nello svolgimento dei vari compiti collegati con la sentiment analysis. In questo articolo descriviamo una serie di esperimenti condotti con l’obiettivo di valutare l’impatto dell’uso di feature basate sui word embedding nei vari compiti della