基于双向长短期记忆神经网络的交互注意力模型

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标签:深度学习(3314)模型(685)神经网络(2969)

方面级情感分析是自然语言处理的热门研究方向之一,相比于传统的情感分析技术,基于方面的情感分析是细粒度的,能够判断句子中多个目标的情感倾向,能更加准确地挖掘用户对目标的情感极性。针对以往研究忽略目标单独建模的问题,提岀了一种基于双向长短期记忆神经网络(BILSTM的交互注意力神经网络模型(BI-IAN)。该模型通过BILSTM对目标和上下文分别进行建模,获得目标和上下文的隐藏表示,提取其中的语义信息。接下来利用交互注意模块学习上下文和目标之间的注意力,分别生成目标和上下文的表示,捕捉目标和上下文之内和之间的相关性,并重构评价对象和上下文的表示,最终通过非线性层得到分类结果。在数据集Semeval2014任务4和Chinesereviewdatasets上的实验训练显示,在正确率和F1-score上,比现有的基准情感分析模型有更好的效果。

基于双向长短期记忆神经网络的交互注意力模型

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