计算机应用研究

作者：王拂林,刘丹,昌茜,

单位：电子科技大学电子科学技术研究院,成都611731；

关键词：方面词,情感分类,自注意力机制,语义编码,

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。

来源：2020年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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