Målinriktad uppfattningsklassificering syftar till att fastställa den sentimentala tendensen till specifika mål. De flesta av de tidigare tillvägagångssätten modellerar sammanhang och målord med RNN och uppmärksamhet. RNN är dock svåra att parallellisera och trunkerad bakåtförökning genom tiden medför svårigheter att komma ihåg långsiktiga mönster. För att ta itu med denna fråga föreslås i detta dokument ett uppmärksamhetsnätverk (AEN) som undviker upprepningar och använder uppmärksamhetsbaserade kodare för modellering mellan sammanhang och mål. Vi tar upp frågan om otillförlitlighet på etiketten och inför reglering av etikettutjämning. Vi tillämpar också preutbildad BERT på denna uppgift och få nya toppmoderna resultat. Experiment och analyser visar hur effektiv och lätt vår modell är.
Sång och al. införde Referenceal Encoder Network (AEN) Ref.
Attentional Encoder Network for Targeted Sentiment Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}