Aspect-level känslor klassificering syftar till att identifiera känslan polaritet för specifika mål i sitt sammanhang. Tidigare strategier har insett betydelsen av mål i känsloklassificeringen och utvecklat olika metoder med målet att exakt modellera sina sammanhang genom att generera målspecifika representationer. Dessa studier bortser dock alltid från den separata modellering av mål. I detta dokument hävdar vi att både mål och sammanhang förtjänar särskild behandling och att de måste lära sig sina egna representationer via interaktivt lärande. Sedan föreslår vi de interaktiva uppmärksamhetsnätverken (IAN) för att interaktivt lära sig uppmärksamhet i sammanhang och mål, och skapa representationer för mål och sammanhang separat. Med denna design kan IAN-modellen mycket väl representera ett mål och dess collocativa sammanhang, vilket är till hjälp för känsloklassificeringen. Experimentella resultat på SemEval 2014 Dataset visar hur effektiv vår modell är.
I Ref föreslogs ett interaktivt nätverk för att ta itu med detta problem.
Interactive Attention Networks for Aspect-Level Sentiment Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}