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基于增强多注意力的LSTM网络的方面级情感分类

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为了挖掘用户细粒度的情感表达,方面级情感分析引起了研究者们的关注.现有的研究方法通常将方面判别任务与情感分析任务分离,且在给定方面的基础上进行情感分析.然而现实的评论数据大多没有标注方面标签,因此,对于给定的评论文本,需要同时判断方面类别及其情感极性.本文利用多个分类器同时对评论的方面及其情感进行预测,使用两层长短期记忆网络对评论的上下文信息和方面信息进行编码,并利用注意力机制对评论中相关方面的情感信息进行注意,再对多个注意力模块进行叠加增强建模得到文本的表示,在此基础上,预测句子中的方面及其对应的情感.本文在SemEval和BDCI2018汽车评论的主题及情感识别数据上分别进行了实验,结果显示本文的方法对方面级的情感分析具有较好的提升效果.

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来源
《第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会》|2018年|1-12|共12页
会议地点北京
作者
Fu Yujie; 符玉杰; Li Yang; 李旸; Wang Suge; 王素格; Liao Jian; 廖健; Wu Zhuojia; 吴卓嘉;
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作者单位

教育部华中师范大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
方面级情感分析; 长短期记忆网络; 多注意力机制;

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