1Target-Aspect-Sentiment Joint Detectionfor Aspect-Based Sentiment Analysis(面向面向情感分析的目标-方面-情感联合检测)(AAAI 2020 ) 基于方面的情感分析(ABSA)旨在检测文本中的目标(由连续词组成)、方面和情感极性。 ABSA形式化为一个从句子中进行目标-方面-情感检测的任务,其中 目标由句子中连续的单词组成(可以...
然而,Dep.Tree结构的固有性质可能会引入噪音,就像子句之间的不相关关系一样,例如图2中“伟大”和“可怕”之间的“conj”关系,这阻碍了捕捉每个方面的情感感知上下文,即上下文内。Dep.Tree结构只揭示单词之间的关系,因此,在大多数情况下,它无法建模复杂的句子关系(例如,条件关系、协调关系或对抗关系),因此无法捕捉各方...
基于方面的情感分析(aspect- based sentiment analysis, ABSA)主要涉及3个子任务:方面术语提取(AE)、观点术语提取(OE)和方面级情感分类(SC),通常以单独或联合的方式处理。 基于现有方法提出的问题 本文认为,以往的改进在端到端ABSA任务上效果不佳,原因在于 仅仅耦合了两个子任务或没有对三个子任务(AE&OE、AE&...
基于方面的情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA)是情感分析的一个子任务,它旨在识别和评估文本中不同方面的情感倾向。例如,对于一条关于餐厅的评价,我们可以将其分为“食物”、“服务”和“环境”等方面,并分别评估它们的情感倾向。在本文中,我们将使用 PyTorch 实现一个简单的基于方面的情感分析模型。我...
《基于深度学习的方面级情感分析研究》一、引言情感分析作为自然语言处理领域的一个重要分支,已经得到了广泛的研究和应用。其中,方面级情感分析(Aspect-levelSentimentAnalysis)是情感分析的一个重要方向,其目的是对文本中不同方面的情感进行细粒度分析。近年来,随着深度学习技术的发展,基于深度学习的方面级情感分析研究...
1.针对融合注意力机制的图卷积网络在处理方面级情感分类任务中,无法 有效平衡方面特征和整体语义之间的权重,更多的关注方面特征,而忽略整体语 义等问题,提出一种基于方面级情感分析的双权重图卷积网络模型,利用点积加 权方法计算方面和上下文特征的对齐分数,并通过一个可调系数进行整合,与最 ...
传统的情感分析研究主要集中在整个文本的情感倾向判断上,然而在许多应用场景中,人们往往需要对文本的某个或某些具体方面进行情感分析,即方面级情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis,ABSA)。本文旨在研究基于深度学习的方面级情感分析技术,通过挖掘文本的细粒度情感信息,为实际应用提供更加精准的情感分析结果。 二、深度...
基于方面的情感分 析是其中的一个细分领域,相比于研究文本整体情感的情感分析,基于方面情感分析直 接对文本中的实体进行分析,具备更多的实用价值。方面情感分析的研究常常以文本特 征表示为基础,再针对方面项和上下文进行深层次的特征抽取。目前主流的方法是基于 注意力机制对文本中出现的实体进行建模。但基于深度学习...
1.基于CNN的方面级情感分析 CNN模型在处理具有局部依赖性的问题上表现出色,因此在处理文本数据时也有其优势。在方面级情感分析中,CNN模型能够提取出文本中的局部特征,如单词或短语的情感倾向。通过堆叠多个卷积层和池化操作,模型可以捕获更高级的语义信息,从而更准确地判断文本的情感倾向。 2.基于RNN和LSTM的方面级情...
方面级情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis, ABSA)是一项细粒度的情感分析任务,主要针对句子级别的文本,分析文本中相关的方面项(Aspect Term)、观点项(Opinion Term)、方面类别(Aspect Category)和情感极性(Sentiment Polarity),在不同的场景下对应着不同的子任务。