Aspect-baserad känsloanalys (ABSA) kan ge mer detaljerad information än allmän känsloanalys, eftersom den syftar till att förutsäga känslor polariteter i de givna aspekterna eller enheterna i text. Vi sammanfattar tidigare tillvägagångssätt i två deluppgifter: aspekt-kategori-känsloanalys (ACSA) och aspekt-term-känsloanalys (ATSA). De flesta tidigare metoder använder långtidsminne och uppmärksamhetsmekanismer för att förutsäga känslan av polaritet för de berörda målen, som ofta är komplicerade och behöver mer utbildningstid. Vi föreslår en modell baserad på konvolutionella neurala nätverk och gating mekanismer, som är mer exakt och effektiv. För det första kan de nya Gated Tanh-ReLU-enheterna selektivt producera känslofunktionerna enligt den givna aspekten eller enheten. Arkitekturen är mycket enklare än det uppmärksamhetslager som används i de befintliga modellerna. För det andra skulle beräkningen av vår modell lätt kunna parallelliseras under träningen, eftersom de konvolutionella skikten inte har tidsberoende som i LSTM-lager, och gatingenheterna fungerar också självständigt. Experimenten på SemEvals dataset visar hur effektiva och effektiva våra modeller är. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Liknande, i REF, visade det sig att en enkel CNN-modell med Geated Tanh-ReLU-enheter är mer exakt än den traditionella metoden med LSTM och uppmärksamhetsmekanism.
Aspect Based Sentiment Analysis with Gated Convolutional Networks