Uppmärksamhetsmodeller föreslås i känsloanalys eftersom vissa ord är viktigare än andra. De flesta befintliga metoder använder dock antingen lokal kontextbaserad textinformation eller användarpreferensinformation. I detta arbete föreslår vi en ny uppmärksamhetsmodell tränad genom kognition grundade eyetracking data. En avläsningsförutsägelsemodell byggs först med hjälp av eyetracking data som beroende data och andra funktioner i sammanhanget som oberoende data. Den förutsagda lästiden används sedan för att bygga en kognition baserad uppmärksamhet (CBA) skikt för neurala känslor analys. Som en heltäckande modell, Vi kan fånga uppmärksamhet på ord i meningar samt meningar i dokument. Olika uppmärksamhetsmekanismer kan också integreras för att fånga upp andra aspekter av uppmärksamhet. Utvärderingarna visar att den CBA-baserade metoden är betydligt bättre än den senaste lokala kontexten. Detta ger insikt om hur kognitionsgrundade data kan föras in i NLP-uppgifter.
På senare tid har Ref föreslagit en ny uppmärksamhetsmodell, nämligen kognitionsbaserad uppmärksamhet, för känsloklassificering.
A Cognition Based Attention Model for Sentiment Analysis
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}