【摘 要】
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基于方面的情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis)通常使用长短期记忆网络和注意力机制方法,这两种模型结构复杂,运行时间长。现有的卷积神经网络结构简单,具有代表性的
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基于方面的情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis)通常使用长短期记忆网络和注意力机制方法,这两种模型结构复杂,运行时间长。现有的卷积神经网络结构简单,具有代表性的是GCAE(Gated Convolutional Networks with Aspect Embedding)模型。但其由于未充分地利用词语的顺序信息,不能准确快速地关注到关键词。因此提出了一种融合位置信息的卷积门控网络方法。采用SemEval数据集进行实验,并与采用GCAE模型的实验结果进行对比,结果表明,
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