tailieunhanh - Báo cáo khoa học: "Learning Word Vectors for Sentiment Analysis"

Unsupervised vector-based approaches to semantics can model rich lexical meanings, but they largely fail to capture sentiment information that is central to many word meanings and important for a wide range of NLP tasks. We present a model that uses a mix of unsupervised and supervised techniques to learn word vectors capturing semantic term–document information as well as rich sentiment content.

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.