Aspect-level känsla klassificering är en finkornig uppgift i känsloanalys. Eftersom den ger mer fullständiga och djupgående resultat har analys av känslor på aspektnivå fått stor uppmärksamhet under dessa år. I detta dokument avslöjar vi att känslan av en menings polaritet inte bara bestäms av innehållet utan också i hög grad hänger samman med den berörda aspekten. Till exempel, "Förrätterna är ok, men tjänsten är långsam.", för aspekt smak, polariteten är positiv medan för service, polariteten är negativ. Därför är det värt att undersöka sambandet mellan en aspekt och innehållet i en mening. I detta syfte föreslår vi ett uppmärksamhetsbaserat långfristigt minnesnätverk för klassning av känslor på aspektnivå. Uppmärksamhetsmekanismen kan koncentrera sig på olika delar av en mening när olika aspekter tas som input. Vi experimenterar med datasetet SemEval 2014 och resultaten visar att vår modell uppnår toppmoderna resultat när det gäller klassifikation av aspekter och känslor.
Ref föreslår först aspekt inbäddning (AE) och använder ett uppmärksamhetsbaserat Long Short-Term Memory Network (AT-LSTM) för att generera aspektspecifika textrepresentationer för känsloklassificering baserat på aspekt inbäddning.
Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}