基于双重多视角表示的目标级隐性情感分类OACSTPCD
Target-Level Implicit Sentiment Classification Based on Dual Multiview Representation
目标级隐性情感分类是自然语言处理中一项重要的情感分析任务.目前多数研究主要侧重于对上下文感知的目标进行建模,且建模信息源较为单一,难以充分捕获到目标词在文本中的隐性情感.针对该问题,提出基于双重多视角表示学习的目标级隐性情感分类方法,采用3种视角对目标和输入文本进行建模,分别设计文本自身的表示学习、图视角下的表示学习以及外部知识视角下的表示学习,并通过卷积神经网络将3种视角下的表示进行深度融合.此外,同时采用上述3种视角对目标进行表示学习,将文本…查看全部>>
Target-level implicit sentiment classification is a critical sentiment analysis task in natural language processing.Many existing studies mainly focused on modeling context-aware targets,and their modeling information source were relatively single,making it difficult to adequately capture the implicit sentiment of the target in the text.This study proposes a target-level sentiment classification method based on dual multiview representation learning that mod…查看全部>>
崔蒙蒙;刘井平;阮彤;宋雨秋;杜渂
华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237华东理工大学信息科学与工程学院,上海 200237迪爱斯信息技术股份有限公司,上海 200032
计算机与自动化
目标级隐性情感分类自然语言处理情感分析双重多视角表示学习
target-level implicit sentiment classificationnatural language processingsentiment analysisdual multiviewrepresentation learning
《计算机工程》 2024 (1)
79-90,12
国家重点研发计划(2021YFC2701800,2021YFC2701801)上海市促进产业高质量发展专项资金(2021-GZL-RGZN-01018).
评论