Topic models with sentiment priors based on distributed representations

В недавних работах тематические модели для аспектного анализа мнений были расширены для того, чтобы автоматически обучать априорные распределения тональностей для распределений “тема-слово”, что приводит к автоматическому обнаружению тонально окрашенных слов и улучшенной классификации тональностей текстов. В этой работе мы предлагаем подход, в котором априорные распределения для тональностей обучаются в пространстве представлений слов; это позволяет обнаруживать больше тонально окрашенных слов, связанных с аспектами, и далее улучшить классификацию тональностей. Мы также представляем экспериментальное исследование, которое подтверждает наши результаты. Библ. – 39 назв.