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.
I REF föreslås ett tillvägagångssätt som kallas ett vänster-Center-höger separerat neuralt nätverk med rotatorisk uppmärksamhet (LCR-Rot).
Left-Center-Right Separated Neural Network for Aspect-based Sentiment Analysis with Rotatory Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}