面向定向基于方面情感分析的上下文感知嵌入
计算与语言
2019-06-18 v1 信息检索
摘要
在定向基于方面情感分析（TABSA）中，基于注意力的神经模型被用于检测同一目标的不同方面和情感极性。然而，现有方法并未针对TABSA中的目标和方面专门预训练合理的嵌入。这可能导致目标和方面在不同上下文中具有相同的向量表示，并丢失上下文相关信息。为解决此问题，我们提出一种新方法以精炼目标和方面的嵌入。这种关键的嵌入精炼利用稀疏系数向量从上下文中调整目标和方面的嵌入。因此，目标和方面的嵌入可由高度相关词精炼，而非使用上下文无关或随机初始化的向量。在两个基准数据集上的实验结果表明，我们的方法在TABSA任务中取得了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.1906.06945,
title = {Context-aware Embedding for Targeted Aspect-based Sentiment Analysis},
author = {Bin Liang and Jiachen Du and Ruifeng Xu and Binyang Li and Hejiao Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.06945},
year = {2019}
}