Aspect-level känslor klassificering är en avgörande uppgift för känsloanalys, som syftar till att identifiera känslor polariteter för specifika mål i sitt sammanhang. Den största utmaningen kommer från flera aspekter meningar, som uttrycker flera känslor polariteter mot olika mål, vilket resulterar i överlappande funktion representation. Men de flesta befintliga neurala modeller tenderar att använda statiska pooling operation eller uppmärksamhet mekanism för att identifiera sentimentala ord, som därför inte räcker för att hantera överlappande funktioner. För att lösa detta problem, föreslår vi att använda kapselnätverk för att konstruera vektorbaserad funktion representation och klusterfunktioner med en EM routing algoritm. Dessutom införs interaktiv uppmärksamhetsmekanism i kapseldragningsförfarandet för att modellera det semantiska förhållandet mellan aspekter och sammanhang. Den iterativa routingen möjliggör också kodning av mening ur ett globalt perspektiv. Experimentella resultat på tre datauppsättningar visar att vår föreslagna modell uppnår toppmoderna resultat.
REF kombinerar kapselnätverk med interaktiv uppmärksamhet för att modellera det semantiska förhållandet mellan den givna aspekten och sammanhanget för ASC-deluppgiften.
Capsule Network with Interactive Attention for Aspect-Level Sentiment Classification
{'venue': 'EMNLP/IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}