10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0249
结合依存句法分析与交互注意力机制的隐式方面提取
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.
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
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划;辽宁省自然科学基金资助项目;辽宁省教育厅青年科技人才育苗资助项目;辽宁省科技厅科学研究项目
2022-01-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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