基于目标的情感分析(Target-Based Sentiment Analysis)是情感分析领域最具有挑战性的课题之一,需要同时解决目标提取和特定目标情感分析两个子任务.现有研究工作仍存在两个问题:第一,模型无法充分利用目标边界和情感信息;第二,普遍采...基于目标的情感分析(Target-Based Sentiment Analysis)是情感分析领域最具有挑战性的课题之一,需要同时解决目标提取和特定目标情感分析两个子任务.现有研究工作仍存在两个问题:第一,模型无法充分利用目标边界和情感信息;第二,普遍采用长短期记忆网络提取特征,无法捕抓输入句子的内部关系.为了解决上述问题,本文通过引入方向感知的Transformer,提出一种基于双辅助网络的目标情感分析模型DNTSA(Dual-assist Network based model for Target Sentiment Analysis),其核心思想是使用方向感知的Transformer作为特征提取器有效对齐多个目标词和情感词的内在联系,通过双辅助网络进一步增强模型的情感识别和目标提取能力.本文提出的方法在Laptop,Restaurant,Twitter 3个公开数据集上对比基准方法E2E-TBSA分别提升了2.3%,1.8%,3.9%的F1值.展开更多
文摘基于目标的情感分析(Target-Based Sentiment Analysis)是情感分析领域最具有挑战性的课题之一,需要同时解决目标提取和特定目标情感分析两个子任务.现有研究工作仍存在两个问题:第一,模型无法充分利用目标边界和情感信息;第二,普遍采用长短期记忆网络提取特征,无法捕抓输入句子的内部关系.为了解决上述问题,本文通过引入方向感知的Transformer,提出一种基于双辅助网络的目标情感分析模型DNTSA(Dual-assist Network based model for Target Sentiment Analysis),其核心思想是使用方向感知的Transformer作为特征提取器有效对齐多个目标词和情感词的内在联系,通过双辅助网络进一步增强模型的情感识别和目标提取能力.本文提出的方法在Laptop,Restaurant,Twitter 3个公开数据集上对比基准方法E2E-TBSA分别提升了2.3%,1.8%,3.9%的F1值.
