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融合提示知识的方面级情感分析方法

         
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针对基于预训练模型的方面级情感分析普遍使用端到端框架,存在上下游阶段任务不一致、难以有效建模方面词和上下文之间关系的问题,提出一种融合提示知识的方面级情感分析方法。首先基于Prompt机制构造提示文本,将该提示文本与原始句子和方面词进行拼接,并把得到的结果作为预训练模型BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)的输入,以有效捕获方面词和上下文之间的语义联系,同时提升模型对情感分析任务的感知能力;然后构建情感标签词表,并将它融入情感标签词映射层,以减小模型的搜索空间,使预训练模型获取标签词表中丰富的语义知识,并增强模型的学习能力。实验结果表明,所提方法在SemEval2014 Task4数据集的Restaurant、Laptop两个领域数据集和ChnSentiCorp数据集上的F1值分别达到了77.42%、75.20%、94.89%,与Glove-TextCNN、P-tuning等主流方面级情感分析方法相比提高了0.65~10.71、1.02~9.58与0.83~6.40个百分点,验证了所提方法对方面级情感分析的有效性。

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