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关键词semeval 2014

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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。
PDF8 months ago
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。
PDFa year ago
具备自然语言提示的开放式目标情感分类
在研究中，提供了基于自然语言提示的方法来解决无标注语料下的商业产品中各方面情感分析问题。在此基础上，还提出了将 ATSC 转化为 NLI 任务的方法，并在 SemEval 2014 的 laptop 领域中实现了较高的性能，同时还可以隐含地
PDF3 years ago
ACL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
PDF4 years ago
SIGIR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。
PDF5 years ago
EMNLP针对方面级别情感分类的参数化卷积神经网络
本研究提出了一种新的参数化卷积神经网络用于方面级情感分类，并通过 SemEval 2014 数据集的实验结果证明，我们的参数化滤波器和参数化门有效地捕捉了方面特定的特征，同时基于卷积神经网络的模型取得了良好的结果。
PDF5 years ago
IJCAI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
PDF7 years ago