【摘 要】
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为减少人工成本,提出在未给定情感标签情况下预测文本情感子句,同时提取原因子句的方法。使用CNN提取局部语义信息,使用带有注意力的Bi-LSTM提取句子上下文语义信息以及情感表达的关键部分信息,将这3类信息结合获取更好的句子特征来进行情感预测;通过注意力将预测的情感标签与句子特征结合,提取原因。实验结果表明,模型在情感子句预测和原因子句提取任务中均取得目前最好结果,在未给定文本情感标签的情况下,原因提取效果仍优于大部分传统模型。
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合基金项目(U1633110)。
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为减少人工成本,提出在未给定情感标签情况下预测文本情感子句,同时提取原因子句的方法。使用CNN提取局部语义信息,使用带有注意力的Bi-LSTM提取句子上下文语义信息以及情感表达的关键部分信息,将这3类信息结合获取更好的句子特征来进行情感预测;通过注意力将预测的情感标签与句子特征结合,提取原因。实验结果表明,模型在情感子句预测和原因子句提取任务中均取得目前最好结果,在未给定文本情感标签的情况下,原因提取效果仍优于大部分传统模型。
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