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1.
方面级情感分类旨在判断句子中每个具体方面的情感极性.传统的注意力机制模型可能会给句子中重要情感词分配过低的注意力权重,而且很少考虑上下文与方面词的交互信息.针对第1个问题,本文改进了传统的输入方式,以方面词为界限,将句子划分成包含方面词的上文、方面词和包含方面词的下文3部分作为输入,分别提取上文或下文中的重要情感特征.针对第2个问题,本文提出了词级交互注意力机制,分别学习上文与方面词、下文与方面词的词级交互,得到特定于方面的上文表示和下文表示向量,最后将它们拼接得到特定于方面的上下文表示向量,作为方面级情感分类特征.通过在3个标准数据集上的实验证明,本文的模型性能优于基线模型. 相似文献
2.
方面级情感分析旨在识别句子中方面词的积极、消极和中性情绪。其关键在于方面词和句子中单词之间关系的学习。在学习单词之间关系时,现有卷积门控网络使用时间卷积方法,其局部时间窗口无法描述任意单词之间的关系。同时,现有时间注意力模型在分析单词之间的关系时,其注意力是相互独立的。为了分析句子中方面词与其他单词的复杂关联,提出一种基于交叉注意力和卷积门控网络的情感分析模型。对于给定的词向量特征,设计了一种交叉注意力模块。该模块对多头注意力中查询向量与关键字向量的匹配得分,添加交叉的线性映射,以融合多个注意力中的匹配得分,用于描述更复杂的方面词的上下文单词关系。使用卷积门控网络对局部单词关系进行编码,并设计了单词的位置编码模块,用于提供单词的位置编码特征,以分析位置编码对单词关系分析的作用。对上述编码的单词特征,使用时间池化获得句子描述,并使用全连接分类器进行情感分类标记预测。在Rest14和Laptop14数据集上的实验分析表明,提出的方法能有效估计方面级单词与其他单词之间得分关系。 相似文献
3.
近年来的方面级情感分析研究尝试利用注意力机制与基于依存树的图卷积模型对上下文词和方面之间的依赖关系进行建模,然而,基于注意力机制的模型具有容易引入噪声信息的缺点,基于依存树的图模型则具有高度依赖于依存树解析质量、鲁棒性较差的缺点。为解决以上问题,探索一种将注意力机制与语法知识相结合的新方法,利用依存树和位置信息分别对注意力机制进行监督,设计并提出了一种用于方面级情感分析的依存树增强的注意力模型,能够更合理地利用语义和句法信息的同时减轻对依存树的依赖程度。在三个基准数据集上进行的实验验证了所提方法的有效性和可解释性。 相似文献
4.
针对传统神经网络模型无法有效识别文本中特定方面情感倾向,以及不同词语对句子的情感极性贡献不同等问题,文章提出了基于BiGRU的注意力交互模型(BiGRU-IAT).该文使用Bert预训练模型分别对句子和方面词编码,充分考虑词语在上下文中的关联性,可以有效解决词语多义性问题.双向GRU网络提取文本语义信息得到隐藏层向量表示,接下来利用注意力机制捕捉句子和方面词之间的交互信息,为词语分配相应的权重分数.在SemEval 2014数据集上的实验结果表明,BiGRU-IAT模型在准确率和F1值上优于传统神经网络模型. 相似文献
5.
基于方面的情感分类方法判断句子中给定实体或属性的情感极性。针对使用全局注意力机制计算属性词和句子其他词的注意力分数时,会导致模型关注到与属性词不相关的词,并且对于长距离的依赖词、否定词关注不足,不能检测到并列关系和短语的问题,提出了基于自注意力机制的语义加强模型(SRSAM)。该模型首先使用双向长短时记忆神经网络模型(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)获取文本编码,其次用自注意力机制计算文本编码的多个语义编码,最后将属性词和语义编码交互后判断属性词在句中的情感极性。使用SemEval 2014数据集的实验表明,由于模型能发现长距离依赖和否定词,对并列关系和短语有一定检测效果,相比基础模型在分类精度上有0.6%~1.5%的提升。 相似文献
6.
方面级情感分析是情感分析任务中更细粒度的子任务,目的是预测给定方面的情感倾向.目前方面级情感分析任务大多采用一定的神经网络提取句子的语义信息,之后进行情感极性预测.本文在此基础上,提出了基于语句结构信息的语义表示方法,即融合语句词性序列中的句型结构信息.本文分别使用两个Bi-LSTM进行语义特征和语句结构特征的提取,构建成基于句型结构的语义表示.然后将给定的方面级向量化,嵌入到基于语句结构的语义表示中,再经过Softmax层进行情感极性分类.实验证明,采用基于语句结构信息的语义表示方法进行方面级情感分析的效果更佳. 相似文献
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方面级情感分析作为情感分析的一项细粒度任务,具有非常高的研究价值。方面词和对应的情感词之间的联系对于确定情感极性起着至关重要的作用。先前的研究大多仅利用一种注意力机制来关注句子和目标之间的联系,未考虑到词性中包含的情感信息。为解决这一问题,该文提出了一种基于ELMo的混合注意力网络(ELMo-based Hybrid Attention Network, EHAN)。与现有网络不同的是,模型不仅将ELMo与Transformer网络相结合来捕获文本信息的情感特征,还利用词性注意力机制对词性和单词进行交互获得方面与情感词之间的联系。在公开数据集上的实验结果表明,EHAN与基准模型相比在准确率和Macro-F1值上都有显著提升,证明该方法可有效改善方面级情感分析的性能。 相似文献
8.
在目前方面级别情感分类的研究方法中,大部分是基于循环神经网络或单层注意力机制等方法,忽略了位置信息对于特定方面词情感极性的影响,并且此类方法编码语句和方面词时直接采用了拼接或者相乘的方式,导致处理长句子时可能会丢失信息以及无法捕获深层次情感特征。为了解决上述问题,该文提出了基于句法结构树和混合注意力网络的模型,其基本思想是将基于句法结构树构建的位置向量作为辅助信息,并提出混合注意力网络模型来提取句子在给定方面词下的情感极性。所以该文设计了浅层和深层网络,并分别构建位置注意力机制和交互型多头注意力机制获取句子中和方面词相关的语义信息。实验结果表明:大多数情况下,该模型在SemEval 2014公开数据集中的Restaurant和Laptop以及ACL14 Twitter上的表现优于相关基线模型,可以有效地识别不同方面的情感极性。 相似文献
9.
目前大多数方面级情感分类研究都忽略了方面词的建模,以及方面词与上下文之间的交互信息,并且难以体现语法上与方面词有直接联系上下文单词的重要程度。针对上述问题,提出基于方面词交互(aspect word interaction,AWI)和图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的方面级情感分类模型(AWI-GCN)。使用双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)分别提取方面词和上下文的特征;采用GCN根据句法依存树进一步提取与方面词有直接语法联系的上下文情感特征;利用注意力机制学习方面词与上下文的交互信息,同时提取上下文中为方面词情感分类做出重要贡献的情感特征。针对3个公开数据集上的仿真实验结果表明,AWI-GCN模型相比当前代表模型取得了更好的情感分类效果。 相似文献
10.
方面级情感分析旨在识别句子中每个方面的情感极性。近年来,将注意力机制和依存树语法结构信息相结合的方法被用于建模方面项和意见项间的依赖关系。然而,这类方法通常具有高度依赖依存树解析质量的缺点。此外,注意力机制也存在因权重分布密集而引入噪声的固有缺陷。为解决以上问题,该文设计并提出了用于方面级情感分析的图指导的差异化注意力网络模型。模型利用图指导机制帮助自注意力机制主动学习接近语法结构的注意力权重,减轻模型对依存树的依赖程度。同时利用注意力差异化操作鼓励注意力权重分布趋于离散,以有效减少噪声引入。在3个公开数据集上进行的实验,验证了该文所提出的方法能更合理地利用语义和语法信息,具有较为先进的情感分类性能。 相似文献
11.
目前针对用户评论中方面词项情感分类任务的研究大多忽略了依存句法信息,或并未建立依存句法结构与单词之间的联系。为此,提出一种基于Graph-LSTMs的双重位置感知方面级情感分类方法。通过Graph-LSTMs学习词项的上下文语境特征;在双向GRU的输入中拼接具有双重位置信息的位置向量,优化句子情感编码;利用注意力机制捕获关键的情感特征,实现分类。在SemEval2014的两个数据集上的实验结果表明,该模型相比几种基线模型在准确率和Macro-F1这两个指标上提升明显。 相似文献
12.
针对现有的方面级情感分类模型存在感知方面词能力较弱、泛化能力较差等问题,文中提出面向上下文注意力联合学习网络的方面级情感分类模型(CAJLN).首先,利用双向Transformer的表征编码器(BERT)模型作为编码器,将文本句子预处理成句子、句子对和方面词级输入序列,分别经过BERT单句和句子对分类模型,进行上下文、方面词级和句子对隐藏特征提取.再基于上下文和方面词级隐藏特征,建立上下文和方面词的多种注意力机制,获取方面特定的上下文感知表示.然后,对句子对隐藏特征和方面特定的上下文感知表示进行联合学习.采用Xavier正态分布对权重进行初始化,确保反向传播时参数持续更新,使CAJLN在训练过程中可以学习有用信息.在多个数据集上的仿真实验表明,CAJLN可有效提升短文本情感分类性能. 相似文献
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方面级情感分类可发现语句在不同方面隐藏的情感特征.文中基于特定方面的图卷积网络的框架,构建基于上下文保持能力的方面级情感分类模型.在图卷积层中引入上下文门控单元,整合前一层输出中的有用信息.在基于图卷积网络的模型中加入多粒度注意力计算模块,描述方面词与上下文在情感表达上的相互关系.在5个公开数据集上的实验表明,文中模型... 相似文献
14.
方面级情感分析是如今情感分析领域的重要研究任务之一,旨在计算文本中多个方面词的情感极性。现有的方面级情感分析方法通常将整个句子直接输入复杂的神经网络,尽管此类方法能够有效捕捉到词与词之间的依赖关系,却忽略了方面词与其上下文之间所隐含的位置特征。因此,提出了一种融合位置特征的方面级情感分析方法。将文本分别采用基于方面词间隔的上下文划分方式与基于单词距离的上下文划分方式,通过两个微调后的BERT模型,完成词向量的表达;将两种词向量送入多头注意力机制,计算其文本特征;使用平均池化将语义信息进行融合,在输出层完成方面词的情感极性分类。在SemEval2014 Task4数据集和Twitter数据集上的实验表明,提出的融合位置特征的方面级情感分析方法能够充分利用方面词上下文之间的位置特征,有效提升了准确率和F1值。 相似文献
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目前基于神经网络的方面级情感分类模型很少会考虑上下文单词与方面词之间的句法依存关系,可能会错误地将与方面词语法无关的上下文单词作为方面词的情感特征;另一方面大多数方法也忽略了上下文与方面词之间的交互信息。针对这两个问题,提出了基于双向图卷积网络(BiGCN)和交互注意力机制(IAM)的方面级情感分类模型(BiGCN-IAM),该模型在句法依存树上使用双向图卷积网络提取上下文单词和方面词之间的句法依存关系,然后使用掩码层得到特定的方面词表示;最后使用交互注意力机制学习上下文与方面词之间的交互信息,同时提取了上下文中的重要情感特征和方面词中对分类有贡献的特征。通过在五个公开数据集上的实验证明,该模型效果优于基线模型。 相似文献
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针对方面级情感分析存在的局部信息捕捉不充分、多个意见词混淆的问题,提出了一种基于词共现的方面级情感分析模型。该模型将方面级情感分析看成句子对任务,利用BERT获得包含上下文与方面词交互注意力的节点信息;同时,对每条数据样本构建独立的词共现图,使用门控图神经网络更新节点,加强方面词附近信息的融合,减少无关意见词的干扰;之后在自注意力层进一步融合全局信息,最终取出方面词节点送入非线性层获得分类结果。与6个基线模型的对比实验结果表明,该模型有效地提升了方面级情感分析的准确性。 相似文献
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在方面级情感分类任务中,现有方法强化方面词信息能力较弱,局部特征信息利用不充分.针对上述问题,文中提出面向方面级情感分类的特征融合学习网络.首先,将评论处理为文本、方面和文本-方面的输入序列,通过双向Transformer的表征编码器得到输入的向量表示后,使用注意力编码器进行上下文和方面词的建模,获取隐藏状态,提取语义信息.然后,基于隐藏状态特征,采用方面转换组件生成方面级特定的文本向量表示,将方面信息融入上下文表示中.最后,对于方面级特定的文本向量通过文本位置加权模块提取局部特征后,与全局特征进行融合学习,得到最终的表示特征,并进行情感分类.在英文数据集和中文评论数据集上的实验表明,文中网络提升分类效果. 相似文献
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针对现有方面级情感分析模型中特征向量信息不足和语义丢失问题,提出一种多注意力融合的神经网络模型。利用词向量注意力机制捕捉句子上下文和方面词之间的语义关系;利用位置注意力机制影响方面词周围的情感特征;利用自注意力机制捕捉序列内部特征用于加强序列表示。为验证模型的有效性,在SemEval 2014 Task 4和ACL 14 Twitter基准数据集上进行实验,实验结果表明,所提模型取得的性能优于比较方法。 相似文献
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方面级情感分析是情感分析的子任务,旨在判断评论目标的具体方面所对应的情感极性.近年来,深度神经网络模型在方面级情感分析问题上取得了较大进展.然而,现有的方面级情感分析模型仍存在方面信息丢失、没有充分利用句法依存关系等问题.本文提出了一种基于关系注意力机制的图卷积网络RAGCN(Relational Attention based Graph Convolutional Network).首先,RAGCN通过两个双向长短期记忆网络分别对句子和增强后的方面建模,以引导图卷积网络对向量表示进行更新.其次,为了区分上下文单词对给定方面情感的贡献,提出了一种关系注意力机制.该机制能充分利用评论节点间的边类型,结合双向长短期记忆网络的输出以捕获方面和上下文单词之间的关系.此外,为进一步提高模型的鲁棒性,RAGCN采用门控融合机制来过滤关系注意力层和图卷积网络层的输出,从而获取多更准确的句子表征向量.多个方面级情感分析数据集上的实验结果表明,RAGCN模型在准确度,Macro-F1方面均优于对比模型. 相似文献