【摘 要】
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目前方面级情感分析方法主要利用注意力机制来实现句子与方面词的交互,然而该机制容易导致方面词与句子中各词的错误搭配,引入额外噪声。针对此问题,该文提出了一种基于特征双重蒸馏网络的方面级情感分析方法。首先利用BiLSTM提取句子中各词的上下文语义特征,并结合基于上下文的方面词嵌入方法,获取方面词的语义特征。进一步地,利用门控机制构建双重蒸馏门,通过初步蒸馏与精细蒸馏两个过程实现句子与方面词的语义特征交互,获取与方面词相关的句子情感语义特征。最终利用Softmax对获取的情感语义特征进行情感分类。在通用的Lap
【机 构】
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江南大学人工智能与计算机学院,江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673193,62076110),江苏省自然科学基金(BK20181341),中国博士后科学基金(2017M621625)。
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目前方面级情感分析方法主要利用注意力机制来实现句子与方面词的交互,然而该机制容易导致方面词与句子中各词的错误搭配,引入额外噪声。针对此问题,该文提出了一种基于特征双重蒸馏网络的方面级情感分析方法。首先利用BiLSTM提取句子中各词的上下文语义特征,并结合基于上下文的方面词嵌入方法,获取方面词的语义特征。进一步地,利用门控机制构建双重蒸馏门,通过初步蒸馏与精细蒸馏两个过程实现句子与方面词的语义特征交互,获取与方面词相关的句子情感语义特征。最终利用Softmax对获取的情感语义特征进行情感分类。在通用的Lap
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