Vi föreslår en ny LSTM-baserad djup multi-task lärande ram för aspektterm extraktion från användar översyn meningar. Två LSTMs utrustade med utökade minnen och neurala minnesoperationer är utformade för att gemensamt hantera extraktionsuppgifter av aspekter och åsikter via minnesinteraktioner. Sentimental mening begränsning läggs också till för mer exakt förutsägelse via en annan LSTM. Experimentresultat över två referensdatauppsättningar visar hur effektivt vårt ramverk är.
Li och Lam Ref antog två LSTMs för att gemensamt hantera extraktionsuppgifter av aspekter och åsikter via minnesinteraktioner.
Deep Multi-Task Learning for Aspect Term Extraction with Memory Interaction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}