一种结合序列和主题信息的无监督方面词提取模型

殷润达

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方面词提取是方面级情感分析中一个较为重要的子任务,现有的无监督方面词提取模型主要对评论的词袋表示进行主题建模,而忽略了评论本身的序列信息.因此提出一种结合序列和主题信息的无监督方面词提取模型,对评论的词袋表示进行变分编码,在获得初始主题向量的基础上,使用不同的注意力机制获取含有评论序列信息的主题向量,并用方面词分布矩阵引导该主题向量解码为词袋表示.最终根据主题向量确定评论的方面类别,根据方面词分布矩阵挖掘方面词项.实验结果表明:该模型可提取含有潜在主题信息的方面词,在主题一致性、困惑度方面胜过基线模型;在方面类别的分类任务上,F1值有较明显的提升.

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来源
《通信技术》 |2021年第5期|1109-1119|共11页
作者
殷润达;
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作者单位

昆明理工大学云南昆明 650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
方面词; 提取模型; 方面级情感分析; 主题模型; 注意力机制;

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