基于内联关系的方面级情感分析方法

方面级情感分析 (aspect-based sentiment analysis, ABSA) 旨在预测给定文本中特定目标的情感极性. 研究表明, 利用注意力机制对目标及其上下文进行建模, 可以获得更有效的情感分类特征表达. 然而, 目前常用的方法是通过对特定目标使用平均向量来计算该目标上下文的注意权值, 这类方法无法突出文本中个别单词对于整个句子的重要性. 因此, 提出了一种基于内联关系的方面级情感分析方法, 该方法可以对目标和上下文进行建模, 将关注点放在目标的关键词上, 以学习更有效的上下文表示. 首先使用门控循环单元 (gated recurrent unit, GRU) 对方面信息和句中单词进行融合分布式表达; 然后将分布式表达输入到结合注意力机制的长短时记忆网络 (long short-term memory network, LSTM), 通过查询机制来增加内联关系的权重, 最终得到方面级情感分类. 该模型在公开数据集上进行的实验结果表明, 该方法是有效的, 精确度均超过基线模型.     

基于注意力机制的远程监督实体关系抽取

关系抽取是许多信息抽取系统中的一个关键步骤,旨在从文本中挖掘结构化事实.在应用传统的远程监督方法完成实体关系抽取任务时存在2个问题:①远程监督方法将语料库中的文本与已标注实体和实体间关系的知识库启发式地对齐,并将对齐结果作为文本的标注数据,这必然会导致错误标签问题;②目前基于统计学的方法过于依赖自然语言处理工具,提取特...     

基于内联关系的方面级情感分析方法

方面级情感分析(aspect-based sentiment analysis,ABSA)旨在预测给定文本中特定目标的情感极性.研究表明,利用注意力机制对目标及其上下文进行建模,可以获得更有效的情感分类特征表达.然而,目前常用的方法是通过对特定目标使用平均向量来计算该目标上下文的注意权值,这类方法无法突出文本中个别单词对于整个句子的重要性.因此,提出了一种基于内联关系的方面级情感分析方法,该方法可以对目标和上下文进行建模,将关注点放在目标的关键词上,以学习更有效的上下文表示.首先使用门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)对方面信息和句中单词进行融合分布式表达;然后将分布式表达输入到结合注意力机制的长短时记忆网络(long short-term memory network,LSTM),通过查询机制来增加内联关系的权重,最终得到方面级情感分类.该模型在公开数据集上进行的实验结果表明,该方法是有效的,精确度均超过基线模型.