論文の概要: Hybrid Improved Document-level Embedding (HIDE)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01203v1
• Date: Mon, 1 Jun 2020 19:09:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-26 05:54:19.649399
• Title: Hybrid Improved Document-level Embedding (HIDE)
• Title（参考訳）: ハイブリッド改良されたドキュメントレベルの埋め込み(hid)
• Authors: Satanik Mitra and Mamata Jenamani
• Abstract要約: ハイブリット改善文書レベルの埋め込みを提案する。 ドメイン情報、音声情報の一部、感情情報をGloVeやWord2Vecなどの既存の単語埋め込みに組み込む。 本稿では,GloVe や Word2Vec などの既存の事前学習語ベクトルの精度を大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.33024001730262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent times, word embeddings are taking a significant role in sentiment analysis. As the generation of word embeddings needs huge corpora, many applications use pretrained embeddings. In spite of the success, word embeddings suffers from certain drawbacks such as it does not capture sentiment information of a word, contextual information in terms of parts of speech tags and domain-specific information. In this work we propose HIDE a Hybrid Improved Document level Embedding which incorporates domain information, parts of speech information and sentiment information into existing word embeddings such as GloVe and Word2Vec. It combine improved word embeddings into document level embeddings. Further, Latent Semantic Analysis (LSA) has been used to represent documents as a vectors. HIDE is generated, combining LSA and document level embeddings, which is computed from improved word embeddings. We test HIDE with six different datasets and shown considerable improvement over the accuracy of existing pretrained word vectors such as GloVe and Word2Vec. We further compare our work with two existing document level sentiment analysis approaches. HIDE performs better than existing systems.
• Abstract（参考訳）: 近年,感情分析において単語埋め込みが重要な役割を担っている。 単語埋め込みの生成は巨大なコーパスを必要とするため、多くのアプリケーションは事前学習された埋め込みを使用する。 この成功にもかかわらず、単語の埋め込みは、単語の感情情報、文脈情報、音声タグの一部、ドメイン固有の情報など、ある種の欠点に悩まされている。 本稿では,グラブやword2vecといった既存の単語埋め込みにドメイン情報,音声情報の一部,感情情報を組み込んだ,ドキュメントレベルの組込みのハイブリッド化を提案する。 改良された単語埋め込みをドキュメントレベルの埋め込みに組み合わせる。 さらに、Latent Semantic Analysis (LSA) は文書をベクトルとして表現するために使われている。 HIDEはLSAと文書レベルの埋め込みを組み合わせて生成され、改良された単語埋め込みから計算される。 我々は、6つの異なるデータセットでHIDEをテストし、GloVeやWord2Vecといった既存の事前訓練された単語ベクトルの精度を大幅に改善した。 さらに、既存の2つの文書レベルの感情分析手法と比較する。 HIDEは既存のシステムよりも優れている。

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