資料介紹
方面級情感分析是自然語言處理的熱門研究方向之一,相比于傳統的情感分析技術,基于方面的情感分析是細粒度的,能夠判斷句子中多個目標的情感傾向,能更加準確地挖掘用戶對目標的情感極性。針對以往研究忽略目標單獨建模的問題,提岀了一種基于雙向長短期記憶神經網絡( BILSTM的交互注意力神經網絡模型( BI-IAN)。該模型通過 BILSTM對目標和上下文分別進行建模,獲得目標和上下文的隱藏表示,提取其中的語義信息。接下來利用交互注意模塊學習上下文和目標之間的注意力,分別生成目標和上下文的表示,捕捉目標和上下文之內和之間的相關性,并重構評價對象和上下文的表示,最終通過非線性層得到分類結果。在數據集 Semeval2014任務4和 Chinese review datasets上的實驗訓練顯示,在正確率和F1- score上,比現有的基準情感分析模型有更好的效果。

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