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面向問答文本的屬性級情感分類研究

江明奇; 李逸薇; 劉歡; 李壽山 蘇州大學計算機科學與技術學院; 江蘇蘇州215006; 香港理工大學中文及雙語學系; 香港999077
  • 問答文本
  • 情感分析
  • 注意力機制

摘要:傳統情感分析任務的目的是分析整個文本的情感極性,這是一種粗粒度的任務。近年來,隨著技術的革新,情感分析任務也在不斷細化,研究者們希望能獲取關于文本中具體對象的情感極性。文中的研究任務是獲取問答文本中關于產品屬性的情感極性。針對問答文本的屬性級情感分析問題,提出了一種基于注意力機制的方法。首先,將屬性信息拼接到答案詞向量上;其次,對答案文本和問題文本學習一個LSTM模型;然后,通過注意力機制獲得問題文本和答案文本的相關性,并根據相關性的重要程度獲取答案文本的整體特征;最后,通過分類器輸出最終的整體特征結果。實驗結果表明,所提方法優于傳統的屬性級情感分析方法。

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計算機科學

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