Aspect sense klassification (ASC) är en grundläggande uppgift i känsloanalys. Med tanke på en aspekt/mål och en mening klassificerar uppgiften den känsla av polaritet som uttrycks på målet i meningen. Memory networks (MNs) har använts för denna uppgift nyligen och har uppnått toppmoderna resultat. I MN:er spelar uppmärksamhetsmekanismen en avgörande roll för att upptäcka stämningssammanhanget för det givna målet. Vi fann dock ett viktigt problem med de nuvarande MN:erna när det gäller att utföra ASC-uppgiften. Att bara förbättra uppmärksamhetsmekanismen kommer inte att lösa det. Problemet kallas målkänslig känsla, vilket innebär att stämningspolariteten i det (upptäckta) sammanhanget är beroende av det givna målet och det kan inte härledas enbart från sammanhanget. För att ta itu med detta problem föreslår vi de målkänsliga minnesnätverken (TMN). Flera alternativa tekniker är utformade för att implementera TMN och deras effektivitet utvärderas experimentellt.
Wang REF föreslog målkänsliga minnesnätverk som kan fånga känslan interaktion mellan mål och sammanhang.
Target-Sensitive Memory Networks for Aspect Sentiment Classification
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}