【摘 要】
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特定目标情感分析旨在判别评论中不同目标所对应的情感极性。越来越多的研究人员采用基于神经网络的各种方法在特定目标情感分析任务中取得了较好的成绩。但大多数与目标相关
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心
【基金项目】
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国家社会科学基金(No.17BXW071);国家自然科学基金(No.61562057);甘肃省科技计划项目(No.18JR3RA104)
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特定目标情感分析旨在判别评论中不同目标所对应的情感极性。越来越多的研究人员采用基于神经网络的各种方法在特定目标情感分析任务中取得了较好的成绩。但大多数与目标相关的模型只关注目标对上下文建模的影响,而忽略了上下文在目标建模中的作用。为了解决上述问题,提出一种交互注意力网络模型(LT-T-TR),该模型将一条评论分为三个部分:包含目标的上文,目标,包含目标的下文。通过注意力机制进行目标与上下文的交互,学习各自的特征表示,从中捕获目标短语和上下文中最重要的情感特征信息。通过在两个标准数据集上的实验验证了模型的有
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