Vi föreslår en ny ram baserad på neurala nätverk för att identifiera åsikter mål i en kommentar / översyn. Vårt ramverk antar multi-attention mekanism för att fånga känslor som separeras av en lång sträcka, så att det är mer robust mot irrelevant information. Resultaten av flerfaldig uppmärksamhet kombineras icke-linjärt med ett återkommande neuralt nätverk, vilket stärker den expressiva kraften i vår modell för att hantera fler komplikationer. Den viktade minnesmekanismen hjälper oss inte bara att undvika det arbetsintensiva funktionstekniska arbetet, utan ger också ett skräddarsytt minne för olika åsiktsmål i en mening. Vi undersöker förtjänsten med vår modell på fyra dataset: två är från SemEval2014, d.v.s. Recensioner av restauranger och bärbara datorer; en twitter dataset, för att testa dess prestanda på sociala medier data; och en kinesisk nyhetskommentar dataset, för att testa dess språkkänslighet. De experimentella resultaten visar att vår modell konsekvent överträffar de senaste metoderna på olika typer av data.
REF antar också flera lager av uppmärksamhet och aggregat uppmärksamhet outputs genom ett återkommande neuralt nätverk.
Recurrent Attention Network on Memory for Aspect Sentiment Analysis
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}