Aspect stämningsklassificering, en utmanande uppgift inom känsloanalys, har fått allt större uppmärksamhet under de senaste åren. I detta dokument betonar vi behovet av att införliva betydelsen av både ord och klausuler i en mening och föreslår ett hierarkiskt nätverk med både ordnivå och klausulnivå för klassificering av aspekter. Specifikt, vi först anta mening-nivå diskurs segmentering för att segmentera en mening i flera klausuler. Sedan utnyttjar vi flera dubbelriktade LSTM-lager för att koda alla klausuler och föreslå ett word-level uppmärksamhetsskikt för att fånga vikten grader av ord i varje klausul. För det tredje och slutligen, vi använder ett annat dubbelriktat LSTM-lager för att koda utdata från de tidigare lagren och föreslå en klausul-nivå uppmärksamhet lager för att fånga vikten grader av alla klausuler inuti en mening. Experimentella resultat på dataseten för bärbar dator och restaurang från SemEval-2015 visar hur effektivt vårt föreslagna tillvägagångssätt är när det gäller klassifikation av aspekter.
I Ref föreslogs ett hierarkiskt nätverk för uppmärksamhet för att undersöka både ord- och klausulnivåinformation mot en målaspekt.
Aspect Sentiment Classification with both Word-level and Clause-level Attention Networks
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}