《Effective LSTMs for Target-Depe

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1512.01100.pdf

aspect级别的情感分类

绿色的是target vector，蓝色的是word embedding，拼接起来做分类。

看了下这篇论文的数据集，如果一个句子有三个aspect，那么模型使用的数据集就变成了三个句子

下面是数据集的截图：

前面三句其实是最原始数据集中的一句，但是由于句子中有三个aspect，那么用于训练的就分成了三句，分别对三个aspect做情感分类。

端对端的有监督训练，模型的损失函数是交叉熵：

S是所有的训练数据；C是sentiment的类别；s是一个句子；Pc(s)是预测句子s的情感为c；Pcg(s)表示c是否是正确的类别，它的值为1或0.