计算机应用研究

作者：姜宇桐,钱雪忠,宋威,

单位：江南大学人工智能与计算机学院,江苏无锡214122；

关键词：方面级情感分析,多任务框架,观点三元组,双向长短时记忆网络,自注意力机制,

基金：国家自然科学基金项目(62076110)；江苏省自然科学基金项目(BK20181341)；；

方面级情感分析主要有两大类任务：a）抽取任务，旨在抽取出语句中的方面词及观点词；b）分类任务，旨在分析情感极性。在这两种复合任务的基础上，针对目前方面词与观点词耦合性较差，导致分类任务出错这一问题，提出了融合位置信息的观点三元组情感分析模型OTPM。该模型利用双向长短时记忆网络获得文本表示，接着利用自注意力机制来增强方面词与情感词之间的关联性，之后在多任务框架中进行观点三元组的抽取，同时将抽取出的表示与位置信息进行加权融合，最后利用biaffine评分器分析加权后的方面词与观点词之间的情感依赖关系，并利用stop-on-non-I算法对三元组进行解码输出三元组。在Lap14、Rest14、Rest15、Rest16四个数据集上进行大量实验，结果表明所提模型优于一系列基线模型。

来源：2023年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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