结合依存句法分析与交互注意力机制的隐式方面提取
Combining dependency syntactic parsing with interactive attention mechanism for implicit aspect extraction
大连工业大学 a. 信息科学与工程学院; b. 工程训练中心, 辽宁 大连 116034
摘要
隐式方面提取对于提升细粒度情感分析的准确性具有重要意义，然而现有隐式方面提取技术在处理大规模数据时泛化能力不强。为此，提出结合依存句法分析与交互注意力机制的隐式方面提取模型。首先利用预训练语言模型BERT生成文本的初始表征，然后传递给依存句法引导的自注意力层再次处理，再将两次处理的结果经交互注意力机制进一步提取特征，最终用分类器判断句子所属的隐式方面类别。与基线BERT及其他深度神经网络模型对比，所提模型在增强的SemEval隐式方面数据集上取得了更高的F1与AUC值，证明了模型的有效性。
基金项目
国家重点研发计划专项资助项目(2017YFC0821003-3)
辽宁省自然科学基金资助项目(20180550395)
辽宁省教育厅青年科技人才“育苗”资助项目(J2020113)
辽宁省科技厅科学研究项目(LJKZ0537)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.06.0249
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 37-42
文章编号: 1001-3695(2022)01-006-0037-06
发布历史
[2021-09-10] 优先出版
[2022-01-05] 印刷出版
引用本文
汪兰兰, 姚春龙, 李旭, 等. 结合依存句法分析与交互注意力机制的隐式方面提取 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (1): 37-42. (Wang Lanlan, Yao Chunlong, Li Xu, et al. Combining dependency syntactic parsing with interactive attention mechanism for implicit aspect extraction [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (1): 37-42. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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