面向目标情感分类的注意力编码器网络
计算与语言
2019-09-24 v2
摘要
目标情感分类旨在判定针对特定目标的情感倾向。以往多数方法用RNN和注意力对上下文与目标词建模。然而，RNN难以并行化，且通过时间的截断反向传播给记忆长期模式带来困难。为解决此问题，本文提出一种注意力编码器网络（AEN），其避开循环并采用基于注意力的编码器对上下文与目标间建模。我们提出标签不可靠问题并引入标签平滑正则化。我们还将预训练BERT应用于该任务并取得了新的SOTA结果。实验与分析证明了我们模型的有效性与轻量化。
引用
@article{arxiv.1902.09314,
title = {Attentional Encoder Network for Targeted Sentiment Classification},
author = {Youwei Song and Jiahai Wang and Tao Jiang and Zhiyue Liu and Yanghui Rao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.09314},
year = {2019}
}
备注
7 pages