【摘 要】
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方面情感分析是在自然语言处理中对文本内容进行细粒度的情感分类。本文针对句子中包含的多个不同方面的情感极性和情感极性模糊的难点,提出了一种结合双向长短记忆网络和方
【机 构】
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广东工业大学自动化学院广东省物联网信息技术重点实验室; 广州大学广东省现代视听信息工程技术研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673124,61673126,61773128)
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方面情感分析是在自然语言处理中对文本内容进行细粒度的情感分类。本文针对句子中包含的多个不同方面的情感极性和情感极性模糊的难点,提出了一种结合双向长短记忆网络和方面注意力模块(BLSTM-AAM)的网络模型。该模型利用多个方面注意力模块对不同的方面同时进行独立训练,因为多个方面信息和注意力操作互不影响,所以能充分提取特定方面的隐藏信息,能够解决不同方面情感共用一套注意力参数难以充分提取特定方面的特征信息问题。SemEval数据集上的实验训练显示,在精确率、查全率和F1值上,比现有的基准情感分析模型有明显的提高。
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