【摘 要】
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情感分析在自然语言处理的领域中占有重要地位,它可以发掘文本的积极、消极或者中立的情感极性,随着社交网络的发展,互联网用户的角色正在逐步发生转变。越来越多的人倾向于在网上发表意见,个人或者企业对于意见的参考都是很有用的,能从各种平台的评论中获得有价值的信息,有利于更好地改进与服务。这些意见最终产生了一个完整的文本。这些文本包含大量可用的信息,这些信息对于理解用户在评估社交网络或产品时的想法非常有用。
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情感分析在自然语言处理的领域中占有重要地位,它可以发掘文本的积极、消极或者中立的情感极性,随着社交网络的发展,互联网用户的角色正在逐步发生转变。越来越多的人倾向于在网上发表意见,个人或者企业对于意见的参考都是很有用的,能从各种平台的评论中获得有价值的信息,有利于更好地改进与服务。这些意见最终产生了一个完整的文本。这些文本包含大量可用的信息,这些信息对于理解用户在评估社交网络或产品时的想法非常有用。方面级情感分类近年来越来越受欢迎,在日常生活当中有特别广泛的应用,现有的研究中,一方面,研究者们主要考虑上下文语义的提取,往往会忽略一些基于句法依存的语义信息;另一方面,方面级标记数据较为缺乏,在方面级情感分类中也是一大挑战。本文提出了一种基于语义依存的注意力机制和胶囊网络的混合模型（SATTCap）。我们引入额外的带有情感的文档知识来进行多任务学习,挖掘有用的情感信息,辅助方面级情感分类。另外,对文本进行语义重构,引入局部注意力机制提取基于句法依赖的深层次特征信息,然后采用动态方面路由方法,将深层次的方面级语义表示封装到语义胶囊中。在SemEval数据集上的实验证明了该方法的有效性,并且比较了本文提出的模型与其他基础分类模型的不同,结果表明相较于基类模型的方面级情感分类方法,本文所使用的基于语义注意力机制和胶囊网络的混合分析模型能够更准确地识别出文本的情感极性。
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