基于图注意力网络的句法感知方面级情感分类
计算与语言
2019-09-09 v1
摘要
方面级情感分类旨在识别给定上下文句子中对某一方面的情感表达。以往基于神经网络的方法大多忽略句中的句法结构。本文提出一种新颖的依赖于目标目标的图注意力网络（TD-GAT）用于方面级情感分类，其显式利用了词间依赖关系。利用依赖图，该方法将情感特征直接从方面目标的句法上下文传播。实验中，我们表明该方法以 GloVe 词嵌入优于多个基线。我们还证明使用 BERT 表示进一步大幅提升了性能。
引用
@article{arxiv.1909.02606,
title = {Syntax-Aware Aspect Level Sentiment Classification with Graph Attention Networks},
author = {Binxuan Huang and Kathleen M. Carley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.02606},
year = {2019}
}
备注
Accepted by EMNLP 2019