Deep learning techniques have proven their effectiveness for Sentiment Analysis (SA) related tasks. Recurrent neural networks (RNN), especially Long Short-Term Memory (LSTM) and Bidirectional LSTM, have become a reference for building accurate predictive models. However, the models complexity and the number of hyperparameters to configure raises several questions related to their stability. In this paper, we present various LSTM models and their key parameters, and we perform experiments to test the stability of these models in the context of Sentiment Analysis.


翻译:经常神经网络,特别是长期短期内存(LSTM)和双向LSTM,已成为建立准确预测模型的参考,然而,模型的复杂性和用于配置的超参数数量引起了与其稳定性有关的几个问题。在本文件中,我们介绍了各种LSTM模型及其关键参数,并进行了实验,以测试这些模型在敏感分析方面的稳定性。

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