Abstrakt. Aspect-nivå uppfattningsklassificering syftar till att identifiera den känsla som uttrycks mot vissa aspekter givna kontext meningar. I detta dokument introducerar vi ett neuralt nätverk för uppmärksamhets-över-uppmärksamhet (AOA) för klassning av aspektnivåkänslor. Vår strategi modellerar aspekter och meningar på ett gemensamt sätt och fångar uttryckligen samspelet mellan aspekter och kontext meningar. Med AOA-modulen lär sig vår modell gemensamt representationer för aspekter och meningar, och fokuserar automatiskt på de viktiga delarna i meningar. Våra experiment på bärbara datorer och restaurangdata visar att vår strategi överträffar tidigare LSTM-baserade arkitekturer.
I REF infördes ett nätverk för uppmärksamhet och uppmärksamhet som modellerade aspekterna och meningarna på ett gemensamt sätt, som gemensamt lärde sig framställningarna om aspekter och meningar och automatiskt fokuserade på de viktiga delarna i meningarna.
Aspect Level Sentiment Classification with Attention-over-Attention Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}