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用于目标级情感分析的全局指针模型
1
作者
董慧洁
杨林楠
+1 位作者
陈健
费凡
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3754-3760,共7页
针对现有研究中目标级情感分析中文数据集短缺的问题,构建一个目标级情感分析中文评论数据集,提出一种基于依赖关系注意力的全局指针模型DA-GP(dependency-based attention-global pointer)。以具有丰富语义的字词结合特征作为嵌入特征...
针对现有研究中目标级情感分析中文数据集短缺的问题,构建一个目标级情感分析中文评论数据集,提出一种基于依赖关系注意力的全局指针模型DA-GP(dependency-based attention-global pointer)。以具有丰富语义的字词结合特征作为嵌入特征,使用全局指针整体解决多目标抽取及分类,通过依赖关系注意力网络进一步增强模型的目标识别能力,使模型具有良好的泛化能力。在中文评论数据集上进行对比实验及自身消融实验,实验结果表明,DA-GP模型优于其它模型且可行有效。
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关键词
目标抽取
情感分析
全局指针
依赖关系注意力
字词嵌入
深度学习
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题名
用于目标级情感分析的全局指针模型
1
作者
董慧洁
杨林楠
陈健
费凡
机构
云南农业大学大数据学院
云南省科技厅云南省农业大数据工程技术研究中心
云南省发展与改革委员会绿色农产品大数据智能信息处理工程研究中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3754-3760,共7页
基金
云南省科技厅科技计划基金项目(202102AE090009)
云南省教育厅科学研究基金项目(2022Y298)。
文摘
针对现有研究中目标级情感分析中文数据集短缺的问题,构建一个目标级情感分析中文评论数据集,提出一种基于依赖关系注意力的全局指针模型DA-GP(dependency-based attention-global pointer)。以具有丰富语义的字词结合特征作为嵌入特征,使用全局指针整体解决多目标抽取及分类,通过依赖关系注意力网络进一步增强模型的目标识别能力,使模型具有良好的泛化能力。在中文评论数据集上进行对比实验及自身消融实验,实验结果表明,DA-GP模型优于其它模型且可行有效。
关键词
目标抽取
情感分析
全局指针
依赖关系注意力
字词嵌入
深度学习
标注方式
Keywords
target extraction
sentiment analysis
global pointer
dependency attention
character and word embeddings
deep learning
labeling method
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
用于目标级情感分析的全局指针模型
董慧洁
杨林楠
陈健
费凡
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
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