Kelime gömme yöntemleri, metinleri derin öğrenme modellerine aktarırken kullanılan vektör temsilleridir. Bu çalışmada Google tarafından geliştirilen GoEmotions veri kümesi üzerinde çok etiketli duygu sınıflandırması yapılmış; GloVe, FastText ve Word2Vec temsilleri CNN, RNN, LSTM ve GRU mimarilerine girdi olarak verilmiştir. Bu mimarilere dikkat mekanizması eklenerek etkisi de incelenmiştir. Bulgular, kelime gömme yöntemlerinin model başarımı üzerinde anlamlı farklılıklar yaratabildiğini gösteriyor. Demek ki gömme yöntemini değerlendirirken kullanılan mimariyi ve veri kümesini de hesaba katmak gerekiyor.
kaynak: dergipark.org.tr