E-handeln har startat en ny trend inom bearbetning av naturligt språk genom känsloanalys av användargenererade recensioner. Olika konsumenter har olika farhågor om olika aspekter av en viss produkt eller tjänst. Aspect kategori upptäckt, som en deluppgift i aspekt-baserad känsloanalys, tar itu med problemet med att kategorisera en viss översyn mening i en uppsättning fördefinierade aspekt kategorier. Under de senaste åren har djupt lärande fört med sig revolutionära framsteg inom flera grenar av behandling av naturligt språk, inklusive känsloanalys. I detta dokument föreslår vi en djup neural nätverk metod baserad på uppmärksamhetsmekanism för att identifiera olika aspekter kategorier av en viss översyn mening. Vår modell använder sig av flera olika fokuseringar med olika ämnessammanhang, vilket gör det möjligt för den att delta i olika delar av en granskningsmening baserad på olika ämnen. Experimentella resultat på två datauppsättningar i restaurangdomänen som släpptes av SemEval workshop visar att vårt tillvägagångssätt överträffar befintliga metoder på båda datauppsättningarna. Visualisering av ämnet uppmärksamhet vikter visar effektiviteten i vår modell för att identifiera ord relaterade till olika ämnen.
REF utnyttjar ämnets uppmärksamhet för att ta hänsyn till olika aspekter av en viss text.
Aspect Category Detection via Topic-Attention Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}