Aspekttermextrahering är en av de viktiga deluppgifterna i aspektbaserad känsloanalys. Tidigare studier har visat att med hjälp av beroende träd struktur representation är lovande för denna uppgift. De flesta beroende trädstrukturer omfattar dock endast en riktningsutbredning på beroendeträdet. I detta dokument föreslår vi först ett nytt tvåvägs beroende träd nätverk för att extrahera beroende strukturer funktioner från de givna meningarna. Den viktigaste idén är att uttryckligen införliva båda de representationer som vunnits separat från nedifrån-och-upp-utbredningen på det givna beroendet syntaktikträdet. En end-to-end ram utvecklas sedan för att integrera inbäddade representationer och BiLSTM plus CRF för att lära sig både trädstrukturerade och sekventiella funktioner för att lösa aspekten termen extraktion problem. Experimentella resultat visar att den föreslagna modellen överträffar de senaste baslinjemodellerna på fyra referensdatauppsättningar för SemEval. Index Termer-Aspect term extraktion, beroende syntaktik träd, känsloanalys, rekursiva neurala nätverk.
I REF föreslogs en end-to-end-metod för att integrera BiLSTM, CRF och ordinslag för aspekttermextrahering.
Improving Aspect Term Extraction With Bidirectional Dependency Tree Representation
{'venue': 'TASLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}