【摘 要】
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隐式方面提取对于提升细粒度情感分析的准确性具有重要意义。然而，现有隐式方面提取技术在处理大规模数据时泛化能力不强。为此，提出结合依存句法分析与交互注意力机制的隐式方面提取模型。首先利用预训练语言模型BERT生成文本的初始表征，然后传递给依存句法引导的自注意力层再次处理，再将两次处理的结果经交互注意力机制进一步提取特征，最终用分类器判断句子所属的隐式方面类别。与基线BERT及其他深度神经网络模型对比
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隐式方面提取对于提升细粒度情感分析的准确性具有重要意义。然而，现有隐式方面提取技术在处理大规模数据时泛化能力不强。为此，提出结合依存句法分析与交互注意力机制的隐式方面提取模型。首先利用预训练语言模型BERT生成文本的初始表征，然后传递给依存句法引导的自注意力层再次处理，再将两次处理的结果经交互注意力机制进一步提取特征，最终用分类器判断句子所属的隐式方面类别。与基线BERT及其他深度神经网络模型对比，所提模型在增强的SemEval隐式方面数据集上取得了更高的F1与AUC值，证明了模型的有效性。
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