Vi föreslår en ny ram baserad på neurala nätverk för att identifiera åsikter mål i en kommentar / översyn. Vårt ramverk antar multi-attention mekanism för att fånga känslor som separeras av en lång sträcka, så att det är mer robust mot irrelevant information. Resultaten av flerfaldig uppmärksamhet kombineras icke-linjärt med ett återkommande neuralt nätverk, vilket stärker den expressiva kraften i vår modell för att hantera fler komplikationer. Den viktade minnesmekanismen hjälper oss inte bara att undvika det arbetsintensiva funktionstekniska arbetet, utan ger också ett skräddarsytt minne för olika åsiktsmål i en mening. Vi undersöker förtjänsten med vår modell på fyra dataset: två är från SemEval2014, d.v.s. Recensioner av restauranger och bärbara datorer; en twitter dataset, för att testa dess prestanda på sociala medier data; och en kinesisk nyhetskommentar dataset, för att testa dess språkkänslighet. De experimentella resultaten visar att vår modell konsekvent överträffar de senaste metoderna på olika typer av data.
I REF föreslogs ett återkommande uppmärksamhetsbaserat nätverk som införde mekanismer för flera olika typer av uppmärksamhet.
Recurrent Attention Network on Memory for Aspect Sentiment Analysis
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}