【摘 要】
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对象级情感分析目的是分析句子中某个对象词的情感极性,其研究难点主要有两个,一是要考虑到句子中各个文本词和对象词之间内在的语义联系,二是要区分出不同的上下文文本词对
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对象级情感分析目的是分析句子中某个对象词的情感极性,其研究难点主要有两个,一是要考虑到句子中各个文本词和对象词之间内在的语义联系,二是要区分出不同的上下文文本词对对象词的情感极性影响程度。传统的基于特征的机器学习方法需要人工提取特征,十分复杂和繁琐。而使用标准LSTM神经网络模型,不能很好地区分不同文本词对对象词的不同影响力。为了解决上述问题,本文提出了一种融合Bi-LSTM和位置关系的对象级情感分析模型。通过Bi-LSTM神经网络对句子进行建模,同时结合对象词与其他文本词的位置关系生成最终的语义表示。使用生成的语义向量判断情感极性。实验结果表明,本文提出的方法比标准的LSTM模型准确率提高13个百分点,也比传统的基于特征的机器学习方法准确率提高了2个百分点。
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