Aspect-level sensation analys syftar till att identifiera känslan av ett specifikt mål i sitt sammanhang. Tidigare arbeten har visat att samspelet mellan aspekter och sammanhang är viktigt. På grundval av detta föreslår vi också en kortfattad hierarkisk uppmärksamhetsbaserad mekanism för att samla information om mål och kontextuella ord. Dessutom ignorerar de flesta befintliga metoder positionsinformationen för aspekten vid kodning av meningen. I detta dokument hävdar vi att de ståndpunktsmedvetna framställningarna är till nytta för denna uppgift. Därför föreslår vi ett hierarkiskt uppmärksamhetsbaserat positionsbaserat nätverk (HAPN), som inför positionsinbäddningar för att lära sig positionsmedvetna framställningar av meningar och ytterligare generera målspecifika representationer av kontextuella ord. De experimentella resultaten från datasetet SemEval 2014 visar att vårt tillvägagångssätt överträffar toppmoderna metoder.
REF förbättrar ytterligare de uppmärksamhetsbaserade modellerna med positionsinformation.
Hierarchical Attention Based Position-Aware Network for Aspect-Level Sentiment Analysis
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}