目前情感分析任务经常只聚焦于评论文本本身,忽略了评论者与被评论者的个体偏差特征,会显著影响对文本的整体情感判断。针对上述问题,提出一种融合评论双边个体偏差信息的文本情感分析模型UP-ATL(User and Product-Attention TranLSTM)...目前情感分析任务经常只聚焦于评论文本本身,忽略了评论者与被评论者的个体偏差特征,会显著影响对文本的整体情感判断。针对上述问题,提出一种融合评论双边个体偏差信息的文本情感分析模型UP-ATL(User and Product-Attention TranLSTM)。该模型使用自注意力机制、交叉注意力机制对评论文本与个体偏差信息分别进行双向融合,在融合过程中采用定制化权重的计算方式,以缓解实际应用场景中冷启动带来的数据稀疏问题,最终得到特征充分融合的评论文本和评论双边的表示信息。选取餐饮领域、电影领域的三个真实公开数据集Yelp2013、Yelp2014、IMDB进行效果验证,与UPNN(User Product Neural Network)、NSC(Neural Sentiment Classification)、CMA(Cascading Multiway Attention)、HUAPA(Hierarchical User And Product multi-head Attention)等基准模型进行比较。实验结果表明,相较于比较模型中最好的HUAPA模型,UP-ATL的准确度在三个数据集上依次分别提高了6.9、5.9和1.6个百分点。展开更多
