典型文献
用于方面情感三元组抽取的词对关系学习方法
文献摘要：
方面情感三元组抽取旨在识别一条评论中的方面项及其情感倾向,并提取与其相关的观点项.现有方法大多将该类任务分为多个子任务,将子任务组成流水线并完成这类任务.然而,基于流水线思想的方法在实际应用中会受到误差传播、不易使用等因素的影响.为此,文中提出词对关系学习方法,将方面情感三元组抽取任务转化为端到端的词对关系学习任务.方法包含一种可将句中的词对关系进行统一标注以表示所有三元组的词对关系标注的方法,以及为此特别构建的可输出词对关系的词对关系网络.首先,使用双向门控循环单元和混合式注意力对句子进行编码表示.然后,使用注意力图转换模块将句子编码转换为各项标签概率.最后,从词对关系标签结果中提取三元组.此外,将预训练的BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformer)应用于文中方法.在4个标准数据集上的实验表明,文中方法性能较优.
文献关键词：
混合式注意力;三元组抽取;情感分析;网格标注;自然语言理解
中图分类号：
作者姓名：
夏鸿斌;李强;肖奕飞
作者机构：
江南大学 人工智能与计算机学院 无锡2141222;江南大学 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室 无锡214122
文献出处：
引用格式：
[1]夏鸿斌;李强;肖奕飞-.用于方面情感三元组抽取的词对关系学习方法)[J].模式识别与人工智能,2022(03):262-270
A类：
混合式注意力,网格标注
B类：
方面情感,三元组抽取,关系学习,情感倾向,子任务,任务组,流水线,误差传播,易使用,端到端,学习任务,关系网络,双向门控循环单元,对句,句子,编码表示,注意力图,转换模块,编码转换,预训练,BERT,Bidirectional,Encoder,Representation,from,Transformer,中方,标准数据集,情感分析,自然语言理解
AB值：
0.321831
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