EMNLPMay, 2016

深度记忆网络在方面级情感分类中的应用

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TL;DR本文提出了基于深度记忆网络的方面级情感分类模型，并通过多层神经注意力模型计算上下文词汇的重要程度和文本表示，在笔记本和餐厅数据集上的实验结果表明，这种方法的表现与现有的 SVM 系统相媲美，在多个指标方面优于 LSTM 和基于注意力的 LSTM 结构，运行速度也非常快。
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发现论文，激发创造
  • 用于方面级情感分类的双重关注模型

    提出了一种新的双重注意模型 (DAM) 用于方面级情感分类，该模型使用依存标签作为关注机制以提高性能，并在 SemEval 2014 和 Twitter 数据集上进行实验，取得了良好的效果。

    Mar, 2023

  • 基于知识图谱和循环注意网络的方面级情感分析

    本文提出了一种新方法，通过解决上下文特定词义的挑战来提高情感分析的效果。它结合了双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和知识图谱的同义词数据的优势，利用动态注意力机制开发出一种知识驱动的状态向量。为了对特定方面的情感进行分类，该方法构建了一个集成位置数据的存储库，然后使用多层门控循环单元（GRU）分析此数据以确定与特定方面词相关的情感特征。对三个广泛可用的数据集的测试结果表明，该方法在情感分类方面表现出优秀的性能。

    Dec, 2023

  • 利用文档知识进行方面级情感分类

    本文探索了两种从文档级数据转移知识的方法，以提高方面级情感分类的性能。我们在 SemEval 2014、2015 和 2016 年的 4 个公共数据集上证明了我们方法的有效性，并显示注意力机制的 LSTM 从文档级知识中受益。

    Jun, 2018

  • SemEval-2016 任务 5 中的 INSIGHT-1：多语言基于方面的情感分析中的深度学习

    本论文介绍了我们在 SemEval 2016 任务 5 中使用深度学习的多语言基于方面的情感分析的方法。我们使用卷积神经网络（CNN）对方面抽取和基于方面的情感分析进行处理。我们将方面提取视为一个多标签分类问题，输出一个阈值参数化的方面概率。为了确定对方面的情感态度，我们使用局限系统（英语不受限制）对语句进行分析，其在所有语言和领域中均取得了竞争性的结果，对于方面类别检测（插槽 1）和情感极性（插槽 3）分别在 11 种语言域对中的 5 个和 7 个中排名第一或第二，从而证明深度学习为基于方面和多语言的情感分析方法的可行性。

    Sep, 2016

  • 利用距离加权卷积网络进行句法感性级别情感分类

    本文提出了一种接近度加权卷积网络，通过两种确定接近度的方法来提供方面的语法感知表示，实验结果表明，与一系列最先进的模型相比，我们提出的方法具有更好的效果。

    Sep, 2019

  • 基于注意力机制的层次化神经网络进行方面级情感分类

    本文介绍了一种利用 AOA 网络的方案，用于精准的情感分析，相较于之前的基于 LSTM 的网络结构，有更好的表现。

    Apr, 2018

  • 利用图卷积网络建模情感依赖性进行方面级情感分类

    本文提出了一种基于图卷积网络的新型方面级情感分类模型，该模型能够有效地捕捉一句话中不同方面之间的情感依赖关系，并通过 SemEval 2014 数据集的评估表明了其优越性。此外，我们还开展了实验以评估 GCN 模块的有效性，并表明不同方面之间的依赖关系在方面级情感分类中具有高度的帮助作用。

    Jun, 2019

  • 基于知识增强的双层注意力网络用于情感分析

    本研究提出了一种基于双向长短期记忆的新型两层注意网络，利用 WordNet 生成知识图嵌入来提高情感分析的预测能力，将其与基于支持向量回归和多层感知机网络的监督模型相结合，实验结果表明该模型在 SemEval 2017 上表现优于顶尖系统，分别将 Sub-tracks 1 和 2 的准确率提高了 1.7 和 3.7 个百分点。

    May, 2018

  • 基于主题 - 注意力网络的方面类别检测

    通过基于注意力机制的深度神经网络方法，对餐厅方面的用户评论进行情感分析，并尝试将评论句子归为一组预定义的方面类别。在 SemEval 研讨会发布的两个餐厅领域数据集上，我们的方法表现优于现有的方法，并可视化主题注意权重来展示模型识别与不同主题相关的单词的效果。

    Jan, 2019

  • Twitter 社交网络句子级情感分类的深度神经网络架构

    本文介绍了一种新颖的深度学习框架，包括基于词汇表的方法用于句子级别情感标签预测。我们首先应用语义规则，然后使用深度卷积神经网络（DeepCNN）进行字符级嵌入，以增加词级嵌入的信息。然后，双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）从词级嵌入中产生句子级特征表示。我们在三个 Twitter 情感分类数据集上评估了我们的方法。实验结果表明，我们的模型可以提高 Twitter 社交网络中句子级情感分析的分类准确性。

    Jun, 2017