典型文献
基于词级交互注意力机制的方面级情感分类模型
文献摘要：
方面级情感分类旨在判断句子中每个具体方面的情感极性.传统的注意力机制模型可能会给句子中重要情感词分配过低的注意力权重,而且很少考虑上下文与方面词的交互信息.针对第1个问题,本文改进了传统的输入方式,以方面词为界限,将句子划分成包含方面词的上文、方面词和包含方面词的下文3部分作为输入,分别提取上文或下文中的重要情感特征.针对第2个问题,本文提出了词级交互注意力机制,分别学习上文与方面词、下文与方面词的词级交互,得到特定于方面的上文表示和下文表示向量,最后将它们拼接得到特定于方面的上下文表示向量,作为方面级情感分类特征.通过在3个标准数据集上的实验证明,本文的模型性能优于基线模型.
文献关键词：
方面级情感分类;上下文;方面词;双向长短期记忆网络;词级交互注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
杨春霞;瞿涛;李欣栩
作者机构：
南京信息工程大学 自动化学院,南京210044;江苏省大数据分析技术重点实验室,南京210044;江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京210044
文献出处：
引用格式：
[1]杨春霞;瞿涛;李欣栩-.基于词级交互注意力机制的方面级情感分类模型)[J].小型微型计算机系统,2022(07):1432-1437
A类：
词级交互,词级交互注意力机制
B类：
方面级情感分类,分类模型,判断句,句子,情感极性,注意力机制模型,注意力权重,上下文,方面词,交互信息,输入方式,以方,分作,情感特征,定于,拼接,接得,分类特征,标准数据集,模型性能,基线模型,双向长短期记忆网络
AB值：
0.207509
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