Aspect-baserad känsloanalys (ABSA) försöker förutsäga polariteten i ett visst dokument med avseende på en viss aspektenhet. Medan neurala nätverk arkitekturer har varit framgångsrika i att förutsäga den totala polaritet meningar, aspektspecifika känslor analys fortfarande är ett öppet problem. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att integrera aspektinformation i den neurala modellen. Mer specifikt införlivar vi aspekten information i den neurala modellen genom att modellera word-aspect relationer. Vår nya modell, Aspect Fusion LSTM (AF-LSTM) lär sig att delta baserat på associativa relationer mellan meningsord och aspekt som gör det möjligt för vår modell att anpassa sig till de korrekta orden som ges en aspektterm. Detta förstärker bristerna hos andra state-of-the-art modeller som använder naiva konkatender för att modellera ord-aspekt likhet. Istället antar vår modell cirkulär konvolution och cirkulär korrelation för att modellera likheten mellan aspekt och ord och elegant införlivar detta inom en differentierad neural uppmärksamhetsram. Slutligen är vår modell end-to-end differential och starkt relaterad till konvolution-korrelation (holografiska liknande) minnen. Vår föreslagna neuralmodell uppnår state-of-the-art prestanda på benchmarking datauppsättningar, outperforming ATAE-LSTM med 4% - 5% i genomsnitt över flera datauppsättningar.
REF föreslår Aspect Fusion LSTM (AF-LSTM) modell med ett nytt associationsskikt efter LSTM för att modellera word-aspect relation med cirkulär konvolution och cirkulär korrelation.
Learning to Attend via Word-Aspect Associative Fusion for Aspect-based Sentiment Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}