Dokument-nivå multi-aspect känsla klassificering är en viktig uppgift för kundrelationshantering. I detta dokument modellerar vi uppgiften som ett maskinförståelseproblem där pseudo frågeställarpar konstrueras av ett litet antal aspektrelaterade nyckelord och aspektbetyg. En hierarkisk iterativ uppmärksamhetsmodell införs för att bygga upp aspekterspecifika representationer genom frekventa och upprepade interaktioner mellan dokument och aspekter. Vi antar en hierarkisk arkitektur för att representera både ordnivå och meningsnivå information, och använda uppmärksamheten åtgärder för aspekter frågor och dokument alternativt med flera humle mekanismen. Experimentella resultat på dataseten TripAdvisor och BeerAdvocate visar att vår modell överträffar klassiska baslinjer.
REF-modell dokumentnivå ASC som ett maskinförståelseproblem, där indata också är en parallell enhet, dvs. fråga och svar.
Document-Level Multi-Aspect Sentiment Classification as Machine Comprehension
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}