计算机应用研究

作者：汪兰兰,姚春龙,李旭,于晓强,

单位：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；

关键词：方面级情感分析,隐式方面提取,BERT,依存句法分析,交互注意力,

基金：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)；；

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。

来源：2022年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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