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题名基于领域特有情感词注意力模型的跨领域属性情感分析
被引量：5
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作者
赵光耀
吕成国
付国宏
刘宗林
梁春丰
刘涛
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机构
黑龙江大学计算机科学与技术学院
苏州大学人工智能研究院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期93-102,共10页
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基金
国家自然科学基金(61672211,U1836222)。
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文摘
虽然近年来情感分析相关研究取得很大进展,但跨领域属性情感分析仍是一个挑战。现有的方法主要关注源领域和目标领域的共有信息,忽略了目标领域的特有信息。此外,情感词作为句子中的重要信息,不仅能反映属性的情感极性,而且可以被划分为共有情感词和特有情感词。针对目标领域的特有信息和情感词,该文提出领域特有情感词注意力模型(DSSW-ATT)。该模型设立两个独立的子空间,分别使用注意力机制提取共有情感词特征和特有情感词特征,并建立相应的共有特征分类器和特有特征分类器,同时使用协同训练方法融合这两种特征。该文还构建了酒店领域(源领域)和手机领域(目标领域)的属性级用户评论数据集。在该数据集上的实验结果表明,该方法明显优于基线方法。
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关键词
情感分析
半监督学习
注意力机制
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Keywords
sentiment analysis
semi-supervised learning
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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