基于层次注意力机制和门机制的属性级别情感分析

摘要：

近年来,作为细粒度的属性级别情感分析在商业界和学术界受到越来越多的关注,其目的在于识别一个句子中多个属性词所对应的情感极性.目前,在解决属性级别情感分析问题的绝大多数工作都集中在注意力机制的设计上,以此突出上下文和属性词中不同词对于属性级别情感分析的贡献,同时使上下文和属性词之间相互关联.该文提出使用层次注意力机制和门机制处理属性级别情感分析任务,在得到属性词的隐藏状态之后,通过注意力机制得到属性词新的表示,然后利用属性词新的表示和注意力机制进一步得到上下文新的表示,层次注意力机制的设计使得上下文和属性词的表达更加准确;同时通过门机制选择对属性词而言上下文中有用的信息,以此丰富上下文的表达,在SemEval 2014 Task 4和Twitter数据集上的实验结果表明了该文提出模型的有效性.

关键词：属性级别;情感分析;注意力机制;门机制

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：深圳市科创委知识创新基础研究项目;广东省教育厅特色创新项目;全国统计科学研究项目;广州市科技计划项目

在线出版日期：2021-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：128-136