融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法OA
Aspect-Level Sentiment Classification Method Incorporating Part-of-Speech Self-attention Mechanism
针对基于注意力机制的模型在方面级情感分类任务中忽略了单词词性信息的问题,提出一种融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法.该方法首先基于 自然语言处理词性标注工具获得词性标注序列,并随机初始化一个词性嵌入矩阵得到词性嵌入向量;然后用 自注意力机制学习单词之间的句法依赖关系;最后计算出每个单词的情感分数,利用词情感的结合表示特定方面的情感极性.实验结果表明,在5个公共数据集上,该方法相比效果最好的基线模型,在准确率和宏观F1分数上分别提升2％和4.…查看全部>>
杜孟洋;王红斌;普祥和
昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明 650504昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,昆明 650504昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室,昆明 650504
计算机与自动化
方面级情感分类词性嵌入自注意力机制情感分数
aspect-level sentiment classificationpart-of-speech embeddingself-attention mechanismsentiment score
《吉林大学学报（理学版）》 2023 (6)
基于时序要素的跨文本热点新闻话题事件信息融合关键技术研究
1375-1386,12
国家自然科学基金(批准号:61966020)和云南省基础研究计划面上项目(批准号:202201AT070157).
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