【摘 要】
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提出基于强化依赖图的方面情感分类(reinforced dependency graph for aspect-based sentiment classification,RDGSC)模型.在模型中,使用深度强化学习训练了一个策略网络,参与生成与方面情感分类任务相适应的强化依赖图,在强化依赖图上使用图注意力网络学习文本中与方面相关的信息;通过基于检索的注意力机制,为每个上下文信息设置与方面相关的注意力权重,得到精简的最终表示用于分类,并计算延迟奖励指导策略网络的更新.在5个公开数据集上进行大量实验,实验
【机 构】
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重庆理工大学 计算机科学与工程学院,重庆 400054;中国科学院 计算技术研究所,北京 100190
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提出基于强化依赖图的方面情感分类(reinforced dependency graph for aspect-based sentiment classification,RDGSC)模型.在模型中,使用深度强化学习训练了一个策略网络,参与生成与方面情感分类任务相适应的强化依赖图,在强化依赖图上使用图注意力网络学习文本中与方面相关的信息;通过基于检索的注意力机制,为每个上下文信息设置与方面相关的注意力权重,得到精简的最终表示用于分类,并计算延迟奖励指导策略网络的更新.在5个公开数据集上进行大量实验,实验结果表明,本文方法在两个评价指标Accuracy和上优于所有的基线方法.
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