我要评论本方法使用的是multiplicative lstm模型，主要的原因就是它比普通的lstm模型更容易收敛。在amazon评价语料库上训练使用了4096个单元。
为什么情感倾向判断的准确度高依然未知。读者可以尝试着训练一个自己的模型并做一些实验，作者的训练花了大概一个月时间。
推特與情分析
推特上的與情分析是一个很有力的工具，人们对某个商业品牌的评价，分析营销活动的影响，竞选活动中希拉里和川普在大众中的评价。
semeval 2017
推特與情分析不仅受到了nlp领域的广大研究者的关注，也受到政治家和社会活动家的关注。因此从2013年开始，semeval提出了对应的任务-情感分析。
今年，有48支队伍参与这项任务。今年的5个任务为：
1.子任务a：给定一条推文，判断积极、消极、平和三种情感。
2.子任务b：给定一条推文和一个主题，将主题判断为积极或者消极。
3.子任务c：给定一条推文和一个主题，将推文分为：强烈的积极、轻微的积极、平和、轻微的消极、强烈的消极。
4.子任务d：给定关于某个主题的推文，评估这些推文在消极和积极的分布。
5.子任务e：给定关于某个主题的推文，评估这些推文在强烈的积极、轻微的积极、平和、轻微的消极、强烈的消极中的分布。
参赛队伍中有20个队伍使用了cnn或lstm模型。尽管如此，svm模型依然流行，有一些队伍结合了神经网络方法或使用了词嵌入特征。
the bb_twtr system
该组工作发布在(cliche, 2017)，英语组中5个子任务排列第一。作者结合了10个cnn和10个bilstm用来训练不同的超参和不同的预训练策略。在他们的论文中详细的叙述了网络的结构。
为了训练模型，作者使用了人工标注的推文（子任务a标注了49693条）以及没有标注的1亿推文（只是简单的标记了积极和消极）。这些推文都经过了小写、符号化、特殊符号替换链接和表情、统一重复的字母（比如niiice,niiiiiice统一为niice）。
作者使用了word2vec, glove and fasttext等方法训练词向量，结果表明并没有哪个方法能够取得更明显的效果，因而作者采用了一种投票的策略。
令人激动的抽象摘要系统
自动摘要和自动翻译是nlp中首要的任务，目前主要有2中方法：基于抽取的方法，从原文中抽取最重要的片段；基于抽象的方法，通过生成摘要。之前基于抽取的方法处于主流地位，由于更为简单的缘故。
去年，基于rnn模型在文本生成中取得了不可思议的效果，尤其是在断文本的输入和输出，但是在长文本中却取得很差的结果。
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