《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于上下文感知的方面类别情感分类

Context-aware learning for aspect category sentiment classification

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作者 王晶晶,姜明,张旻
机构 杭州电子科技大学 计算机学院
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摘要 由于一个评论往往会涉及多种方面类别及其情感倾向,而传统的注意力机制难以区分方面词和情感词的对应关系,从而影响对于评论同时存在多种方面类别时的情感极性分析。为了解决上述问题,提出了一种基于上下文感知的方面类别情感分类模型(MA-DSA)。该模型通过重构方面向量捕获句子中更多样且有效的语义特征,并将其融入上下文向量,然后,将上下文向量通过DiSA模块进一步捕捉句子内部情感特征,确定方面词与情感词的关系,进而对指定的方面类别进行情感分类。该模型在SemEval的三个数据集上进行实验,其结果表明,该模型在Restaurant-2014数据集上的三个指标值均优于基准模型,证明了MA-DSA模型的有效性。
关键词 自然语言处理;方面类别情感分类;上下文信息;语义特征;多维注意力机制
基金项目 浙江省科技计划项目(2020C03105)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-05-018.html
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中图分类号 TP391
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