计算机科学与探索

作者：陈虹, 杨燕, 杜圣东

单位：西南交通大学 信息科学与技术学院，成都 611756

关键词：方面级情感分析,深度学习,循环神经网络（RNN）,注意力机制

方面级情感分析是自然语言处理的热门研究方向之一，相比于传统的情感分析技术，基于方面的情感分析是细粒度的，能够判断句子中多个目标的情感倾向，能更加准确地挖掘用户对目标的情感极性。针对以往研究忽略目标单独建模的问题，提出了一种基于双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的交互注意力神经网络模型（Bi-IAN）。该模型通过BiLSTM对目标和上下文分别进行建模，获得目标和上下文的隐藏表示，提取其中的语义信息。接下来利用交互注意模块学习上下文和目标之间的注意力，分别生成目标和上下文的表示，捕捉目标和上下文之内和之间的相关性，并重构评价对象和上下文的表示，最终通过非线性层得到分类结果。在数据集SemEval 2014任务4和Chinese review datasets上的实验训练显示，在正确率和F1-score上，比现有的基准情感分析模型有更好的效果。

来源：2021年第3期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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