【摘 要】
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在线评论中包含用户的情感倾向和感情态度，而且一条评论往往包含用户对商家多个方面的评价态度。针对评论的方面级情感分析问题，提出一种融合层次注意力机制和多任务学习的Multitask-Attention-BiGRU神经网络模型。模型在特征提取阶段共享参数，建立多任务学习模型，并在输出层做区分和单独输出，可对用户评价进行多方面情感分析。模型引入注意力机制分别在词语级别、句子级别以及篇章级别进行特征提取，
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费中国民航大学专项基金项目（3122014C018）；
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在线评论中包含用户的情感倾向和感情态度，而且一条评论往往包含用户对商家多个方面的评价态度。针对评论的方面级情感分析问题，提出一种融合层次注意力机制和多任务学习的Multitask-Attention-BiGRU神经网络模型。模型在特征提取阶段共享参数，建立多任务学习模型，并在输出层做区分和单独输出，可对用户评价进行多方面情感分析。模型引入注意力机制分别在词语级别、句子级别以及篇章级别进行特征提取，提高神经网络信息提取效率。通过实验表明，在评论方面级情感分析问题中，相较于其它对比模型，Multitask-Attention-BiGRU模型的精确度和F1值更好，并且效率更高。
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