Djupinlärningstekniker har under de senaste åren uppnått framgång i en aspektbaserad känsloanalys. Det finns dock två viktiga frågor som fortfarande återstår att studera, dvs. 1) hur man effektivt representerar målet, särskilt när målet innehåller flera ord; 2) hur man utnyttjar samspelet mellan mål och vänster/höger sammanhang för att fånga de viktigaste orden i dem. I detta dokument föreslår vi en strategi, kallad vänster-centerhöger separerade neurala nätverk med rotatorisk uppmärksamhet (LCR-Rot), för att bättre ta itu med de två problemen. Vårt tillvägagångssätt har två egenskaper: 1) det har tre separata LSTMs, dvs. vänster, center och höger LSTMs, vilket motsvarar tre delar av en granskning (vänster sammanhang, målfras och höger sammanhang); 2) det har en rotatorisk uppmärksamhetsmekanism som modellerar förhållandet mellan mål och vänster/höger sammanhang. Mål 2kontext uppmärksamhet används för att fånga de mest indikativa känsloord i vänster/höger sammanhang. Därefter används målinriktningen2 för att fånga upp det viktigaste ordet i målet. Detta leder till en tvåsidig representation av målet: vänster-medveten mål och höger-medveten mål. Vi jämför vår strategi för tre referensdatauppsättningar med tio relaterade metoder som nyligen föreslagits. Resultaten visar att vår strategi avsevärt överträffar de senaste teknikerna.
På samma sätt införde REF en rotationsmekanism för att uppnå målens, det vänstra sammanhangets och det rätta sammanhangets representationer, som bestämdes av varandra.
Left-Center-Right Separated Neural Network for Aspect-based Sentiment Analysis with Rotatory Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}