Aspect nivå känsla klassificering är en finkornig känsla analys uppgift, jämfört med meningsnivå klassificering. En mening innehåller vanligtvis en eller flera aspekter. För att upptäcka känslan för en viss aspekt i en mening, tidigare studier har utvecklat olika metoder för att generera aspektspecifika meningsrepresentationer. Dessa studier behandlar dock varje aspekt av en mening separat. I detta dokument hävdar vi att flera aspekter av en mening vanligtvis är ortogonala baserat på iakttagelsen att olika aspekter koncentrerar sig på olika delar av meningen. För att tvinga den ortogonalitet bland aspekter, föreslår vi begränsade uppmärksamhet nätverk (CAN) för multi-aspect känsla analys, som hanterar flera aspekter av en mening samtidigt. Experimentella resultat från två offentliga datauppsättningar visar hur effektivt vårt tillvägagångssätt är. Vi utökar också vår strategi till multi-task inställningar, överträffar state-of-the-arts avsevärt. * Detta arbete gjordes när Mengting Hu var en forskare praktikant vid IBM Research -Kina. Smaken är stor, men tjänsten är förfärlig.
REF föreslår begränsade uppmärksamhet nätverk (CAN), som utvidgar AT-LSTM till multi-task inställningar och introducerar ortogonala och glesa legaliseringar för att begränsa uppmärksamhet vikt tilldelning.
CAN: Constrained Attention Networks for Multi-Aspect Sentiment Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}