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题名融合多窗口特征的词对标记情感三元组抽取
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作者
林杰
刘建华
陈林颖
郑智雄
孙水华
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机构
福建工程学院计算机科学与数学学院
福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第16期159-167,共9页
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基金
国家自然科学基金(62172095)
福建省自然科学基金(2023J01349)
福建工程学院发展基金(GY-Z20046)。
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文摘
方面情感三元组抽取旨在从句子中抽取方面词、意见词和对应的情感极性。针对目前研究未充分挖掘局部上下文语义信息,缺乏对局部范围内的方面意见词对关联学习,以及遭受错误传播等问题,提出一种融合多窗口特征的词对标记情感三元组抽取模型。该模型利用BERT对句子信息进行处理,获取句子编码特征,采用多窗口特征学习机制学习局部范围内的情感特征关联,并挖掘句子包含的潜在语义信息,使用多头注意力图转换模块将所学习到的特征聚合成标记分布概率,利用改进的词对标记方案标记句子并解码得到三元组。在SemEval-ASTE的四个基准数据集上进行实验分析,相比GTS-BERT模型,所提模型在三元组抽取任务上F1分值分别提高了2.33、6.57、2.97、4.84个百分点。实验结果表明,所提模型可以有效学习局部语义信息,准确标记方面意见跨度,较为精确地提取情感三元组。
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关键词
方面情感三元组
情感极性
特征学习
多头注意力
词对标记方案
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Keywords
aspect sentiment triplet
sentiment polarity
feature learning
multi-head attention
word-pair tagging scheme
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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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