Åsiktsbrytning från kundrecensioner har blivit genomgripande under de senaste åren. Domar i granskningar klassificeras dock vanligtvis självständigt, även om de utgör en del av en gransknings argumenterande struktur. Intuitivt, meningar i en översyn bygga och utveckla på varandra; kunskap om översynsstrukturen och det relevanta sammanhanget bör därmed informera klassificeringen av varje mening. Vi demonstrerar denna hypotes för uppgiften av aspekt-baserad känsloanalys genom att modellera det ömsesidiga beroendet av meningar i en översyn med en hierarkisk dubbelriktad LSTM. Vi visar att den hierarkiska modellen överträffar två icke-hierarkiska baslinjer, får resultat konkurrenskraftiga med toppmoderna, och överträffar toppmoderna på fem flerspråkiga, multi-domändatauppsättningar utan några handgjorda funktioner eller externa resurser.
REF föreslår en hierarkisk dubbelriktad LSTM (H-LSTM) för att modellera meningarnas inbördes beroende i en översyn.
A Hierarchical Model of Reviews for Aspect-based Sentiment Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}