COLINGOct, 2020

面向方面级情感分类的注意力转移网络

PDF
TL;DR该研究提出了一种名为 ATN 的新型注意力传输网络，它可以成功地从资源丰富的基于文档级情感分类数据集中利用注意力知识来提高面向方面的情感分类任务的注意力能力，并在两个 ASC 基准数据集上进行实验，证明了其优于现有技术的有效性。
aspect-level sentiment classificationneural network-based methodsattention mechanismatn modelsentiment words
发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用从粗到细的任务传递进行方面级情感分类

    本文提出一种多粒度对齐网络 (Multi-Granularity Alignment Network) 并采用粗到细任务转移方法，以改善低资源微观层面 Aspect Term (AT) 任务的学习效果，其中采用了一种新颖的辅助任务掌握的粗粒度 Aspect Category (AC) 任务的知识，并采用对比的特征对齐方法，通过语义的方式对齐方面 特定的特征表示。

    Nov, 2018

  • 基于关系图注意力网络的基于方面的情感分析

    本文通过有效的句法信息编码，以新的树形结构对情感识别进行了研究，提出了关系图注意力网络（R-GAT）并在 SemEval 2014 数据集和 Twitter 数据集上进行了广泛实验，结果表明我们的方法可以更好地建立方面和意见词之间的联系，并且图注意力网络（GAT）的表现得到了显著提高。

    Apr, 2020

  • 面向方面级别情感分析的渐进式自监督注意力学习

    本文提出了一种渐进式自监督注意力学习方法，用于神经网络的方面级情感分类模型，该方法自动从训练语料库中挖掘有用的注意力监督信息来改善注意力机制，实验结果表明，该方法可以提高注意力机制，相对于现有的两个状态 - of-the-art 神经方面级情感分类模型具有明显的优越性。

    Jun, 2019

  • 基于图神经网络的句法感知方面级情感分类

    本文提出了一种基于目标相关性的图形注意网络（TD-GAT），以在对句子的句法结构进行显式利用的基础上实现对方面级别情感分类的准确识别，并使用 BERT 表示进一步提高了性能。

    Sep, 2019

  • 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

  • 面向方向的观点对齐网络用于基于方面的情感分类

    提出一个新颖的 Aspect-oriented Opinion Alignment Network (AOAN) 来捕捉意见词与对应方面之间的上下文关联。该模型通过引入一个邻近跨度增强模块来突出揭示邻近词汇和给定方面的各种组合，并设计了一个多透视度的注意机制来根据给定方面对齐相关意见信息。对三个基准数据集的广泛实验表明，该模型达到了最好的结果。

    Aug, 2023

  • 交互式关注网络用于方面级情感分类

    本文介绍了一种交互学习的方法，并通过提出的交互式注意力网络（IAN）模型对目标和上下文进行交互式学习，从而分别生成目标和上下文的表示，从而更好地表示目标及其相互作用的上下文，有助于情感分类。实验结果表明，该模型在 SemEval 2014 数据集上具有较好的效果。

    Sep, 2017

  • 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

  • 基于局部和全局特征的方面情感分类的联合学习

    该研究论文提出了一种基于局部和全局特征的模型，通过设计局部编码器和双级图注意网络，有效地对面向方面的情感分类进行建模，并在 SemEval 2014 和 Twitter 数据集上取得了最先进的性能。

    Nov, 2023