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

结合依存句法分析与交互注意力机制的隐式方面提取

Combining dependency syntactic parsing with interactive attention mechanism for implicit aspect extraction

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作者 汪兰兰,姚春龙,李旭,于晓强
机构 大连工业大学 信息科学与工程学院;大连工业大学 工程训练中心
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摘要 隐式方面提取对于提升细粒度情感分析的准确性具有重要意义。然而,现有隐式方面提取技术在处理大规模数据时泛化能力不强。为此,提出结合依存句法分析与交互注意力机制的隐式方面提取模型。首先利用预训练语言模型BERT生成文本的初始表征,然后传递给依存句法引导的自注意力层再次处理,再将两次处理的结果经交互注意力机制进一步提取特征,最终用分类器判断句子所属的隐式方面类别。与基线BERT及其他深度神经网络模型对比,所提模型在增强的SemEval隐式方面数据集上取得了更高的F1与AUC值,证明了模型的有效性。
关键词 方面级情感分析;隐式方面提取;BERT;依存句法分析;交互注意力
基金项目 国家重点研发计划专项项目(2017YFC0821003-3)
辽宁省自然科学基金资助项目(20180550395)
辽宁省教育厅青年科技人才"育苗"项目(J2020113)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2022-01-041.html
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中图分类号 TP391
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