Apr, 2024

使用图注意力网络的方面和意见词提取

PDF
TL;DR本研究探讨了图注意力网络在提取方面和意见术语方面的能力。我们将方面和意见术语提取看作是一种类似于命名实体识别的标记级分类任务，并使用输入查询的依赖树作为图注意力网络中的附加特征，结合了标记和词性特征。实验证明依赖结构是一个强大的特征，在 CRF 层的存在下显著提高了性能，并在 SemEval 2014、2015 和 2016 的常用数据集上生成了最佳结果。除了 CRF 层外，我们还尝试了 BiLSTM 和 Transformer 等额外层次。我们还表明，在同一查询中存在多个方面或情感的情况下，我们的方法也能很好地运行，无需根据单个方面修改依赖树，这与原始的情感分类应用不同。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 用于类别特定方面和观点术语共同提取的多任务记忆网络

    提出细化问题 -- 分类特定方面和意见词提取，并使用多任务注意力模型解决数据稀疏性问题，在三个基准数据集上展示出其最先进的性能。

    Feb, 2017

  • 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

  • 双向依存树表示法改进方面术语提取

    本篇文章提出了一种深度学习模型，用于从给定句子中提取方面术语。 该模型基于双向依赖树，同时利用自下而上和自上而下的传播方法获得了更全面的信息，并且在 SemEval 数据集上优于现有的基准模型。

    May, 2018

  • 历史注意力和选择性转换结合的方面术语抽取

    本文针对 Aspect-Based Sentiment Analysis 领域中的关键任务 Aspect Term Extraction，提出了一种新的框架，该框架利用了两个有用的线索：意见汇总和方面检测历史，从而实现有效的 Aspect Term Extraction。实验证明，该框架能够优于所有现有的方法。

    May, 2018

  • 基于特定方面图卷积网络的方面情感分类

    通过在句子的依赖树上构建图卷积网络，利用了句法信息和单词依赖关系，提出了一种新的特定于方面的情感分类框架。在三个基准测试集上的实验表明，该模型与一系列最先进的模型具有可比较的效果。

    Sep, 2019

  • 使用双重嵌入和注意机制提取印度尼西亚酒店评论中的方面和观点术语

    利用双重嵌入特征和注意机制对印度尼西亚酒店评论进行方面和意见词语提取，测试了 4000 个评论，F1-score 为 0.914 和 0.90，表明该方法优于 SemEval 2015 和 2016 年的最佳系统。

    Aug, 2019

  • 基于方面特定观点跨度的方面情感分析

    本文提出了一种基于多个线性链 CRFs 的详细有效的结构化关注模型，通过聚合多个线性链 CRFs，该设计允许模型提取特定方面的意见跨度，然后利用提取的意见特征评估情感极性，实验证明该模型是有效的。

    Oct, 2020

  • 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