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ALDONAr: A hybrid solution for sentence-level aspect-based sentiment analysis using a lexicalized domain ontology and a regularized neural attention model

机译：ALDONAr：使用词汇化领域本体和正则化神经注意模型的基于句子方面基于方面的情感分析的混合解决方案

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Aspect-based sentiment analysis allows one to compute the sentiment for an aspect in a certain context. One problem in this analysis is that words possibly carry different sentiments for different aspects. Moreover, an aspect's sentiment might be highly influenced by the domain-specific knowledge. In order to tackle these issues, in this paper, we propose a hybrid solution for sentence-level aspect-based sentiment analysis using A Lexicalized Domain Ontology and a Regularized Neural Attention model (ALDONAr). The bidirectional context attention mechanism is introduced to measure the influence of each word in a given sentence on an aspect's sentiment value. The classification module is designed to handle the complex structure of a sentence. The manually created lexicalized domain ontology is integrated to utilize the field-specific knowledge. Compared to the existing ALDONA model, ALDONAr uses BERT word embeddings, reg-ularization, the Adam optimizer, and different model initialization. Moreover, its classification module is enhanced with two ID CNN layers providing superior results on standard datasets.
机译：基于方面的情感分析允许在特定上下文中计算方面的情感。该分析中的一个问题是单词可能在不同方面带有不同的情感。此外，一个方面的情绪可能会受到特定领域知识的高度影响。为了解决这些问题，在本文中，我们使用词法化领域本体和正则化神经注意模型（ALDONAr），提出了一种用于句子级基于方面的情感分析的混合解决方案。引入了双向上下文关注机制来测量给定句子中每个单词对方面的情感价值的影响。分类模块旨在处理句子的复杂结构。集成了手动创建的词汇化领域本体，以利用特定领域的知识。与现有的ALDONA模型相比，ALDONAr使用BERT词嵌入，正则化，Adam优化器和不同的模型初始化。此外，其分类模块还增强了两个ID CNN层，可在标准数据集上提供出色的结果。

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