10.11772/j.issn.1001-9081.2022040502
面向方面的自适应跨度特征的细粒度意见元组提取
面向方面的细粒度意见提取(AFOE)以意见对的形式从评论中提取方面词和意见词,或在此基础上再提取方面词的情感极性形成意见三元组.针对现有研究方法忽略了意见对与上下文相关性的问题,提出一种面向方面的自适应跨度特征的网格标记方案(ASF-GTS)模型.首先,利用BERT(Bidirectional Encode Representation from Transformers)模型获得句子的特征表示;然后,采用自适应跨度特征(ASF)方法加强意见对与局部上下文的联系;其次,通过网格标记方案(GTS)将意见对提取(OPE)转化为统一的网格标记任务;最后,使用特定的解码策略生成对应的意见对或意见三元组.在适用于意见元组提取任务的四个AFOE基准数据集上进行实验,结果表明,与GTS-BERT(Grid Tagging Scheme-BERT)模型相比,所提模型在意见对和意见三元组任务上的F1值分别提高了2.42%~7.30%和2.62%~6.61%.所提模型能够有效保留意见对与上下文的情感联系,更精确地提取意见对及其情感极性.
网格标记方案、方面词、意见词、意见对提取、意见三元组提取、面向方面的细粒度意见提取
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TP391.1;TP183(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;福建省自然科学基金资助项目;福州市科技创新平台项目
2023-05-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1454-1460