Aspect-level sension analys syftar till att särskilja känslan polaritet för varje specifik aspekt termer i en viss mening. Både industrin och akademin har insett betydelsen av relationen mellan aspektterm och mening, och gjort försök att modellera relationen genom att utforma en serie uppmärksamhetsmodeller. Men de flesta befintliga metoder försummar vanligtvis det faktum att positionsinformationen också är avgörande för att identifiera känslan polaritet av aspekten termen. När en term förekommer i en mening, bör dess grannord ges mer uppmärksamhet än andra ord med långa avstånd. Därför föreslår vi en positionsmedveten dubbelriktad uppmärksamhet (PBAN) baserad på dubbelriktad GRU. PBAN koncentrerar sig inte bara på positionsinformationen för aspekttermer, utan modellerar också ömsesidigt förhållandet mellan aspektterm och mening genom att använda en mekanism för dubbelriktad uppmärksamhet. De experimentella resultaten från SemEval 2014 Dataset visar hur effektiv vår föreslagna PBAN-modell är.
REF förbättrar prestandan genom att beakta positionen för aspektorden.
A Position-aware Bidirectional Attention Network for Aspect-level Sentiment Analysis
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}