方面级情感分析

多个对象同时讨论时,对文本的情感分析结果与针对特定对象的情感倾向可能不一致,对象级情感分类
任务需在文本整体语义的场景下,重点关注与给定对象相关的内容. 文中提出融合词性和注意力的卷积神经网络
对象级情感分类方法. 引入词性信息,通过长短时记忆神经网络建模输入序列,构建对象注意力,将注意力融入到
卷积神经网络结构中分析关于给定对象的情感倾向. 词性信息有助于捕获与对象具有修饰关系的内容和弱化内容
或距离相近但无搭配关系的句子成分的影响. 结合长短时记忆神经网络和卷积神经网络结构建模文本,更有利于
同时建模文本整体语义与对象相关语义. 在 SemEval2014 数据集上的实验表明,文中方法取得优于基于长短时记忆
神经网络的注意力机制方法的分类效果.

参考资料