Vi föreslår en ny multi-grained uppmärksamhet nätverk (MGAN) modell för aspekt nivå känsla klassificering. Befintliga metoder använder oftast grovkornig uppmärksamhetsmekanism, som kan medföra informationsförlust om aspekten har flera ord eller större sammanhang. Vi föreslår en finkornig uppmärksamhetsmekanism som kan fånga upp samspelet på ordnivå mellan aspekt och sammanhang. Och sedan använder vi de finkorniga och grovkorniga uppmärksamhetsmekanismerna för att komponera MGAN-ramverket. Dessutom, till skillnad från tidigare arbeten som utbildar varje aspekt med sitt sammanhang separat, vi utformar en aspekt justering förlust att skildra den aspekt-nivå interaktioner mellan de aspekter som har samma sammanhang. Vi utvärderar den föreslagna metoden för tre dataset: laptop och restaurang är från SemEval 2014, och den sista är en twitter dataset. Experimentella resultat visar att det multi-grained uppmärksamhetsnätverket konsekvent överträffar de senaste metoderna på alla tre datauppsättningarna. Vi utför också experiment för att utvärdera effektiviteten av aspekt anpassning förlust, vilket indikerar att den aspekt-nivå interaktioner kan ge extra användbar information och ytterligare förbättra prestanda.
Fläkt et al. REF integrerar finkornig uppmärksamhet för att komponera det multikorniga uppmärksamhetsnätverket.
Multi-grained Attention Network for Aspect-Level Sentiment Classification
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}