基于迁移学习和过滤机制的方面级情感分析

摘要：

考虑到迁移学习过程中引入大量与给定方面无关的情感噪音,提出一种基于迁移学习和过滤机制的方面级情感分析模型TLFM.利用预训练文档级情感分析模块学习文档的情感知识,通过共享参数的方式将情感知识传递给方面级情感分析模块;设计一个注意力过滤模块,该模块聚焦于过滤文档级知识中与给定方面无关的情感;将预学习后的模型TLFM和过滤模块进行联合训练,利用文档级知识的同时,降低噪音的影响.实验结果表明,迁移学习和过滤机制的结合能有效提高方面级情感预测的准确率.

关键词：方面级情感分析、注意力机制、过滤机制、双向长短时记忆网络、迁移学习、文档级情感分析、自注意力机制

所属期刊栏目：44

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;安徽高校协同创新基金项目;安徽省重点研发计划国际科技合作专项基金项目

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2664-2670