Uttag av yttrandemål och yttrandeordutdrag är två grundläggande deluppgifter i Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA). På senare tid har många metoder gjort framsteg när det gäller dessa två uppgifter. Det är dock få arbeten som syftar till att få fram åsiktsmål och meningsord som par. I detta dokument föreslår vi en ny sekvensbeteckning för ABSA som heter TOWE (Target-orienterat yttrande Words Extraction), som syftar till att extrahera motsvarande yttrandeord för ett givet yttrandemål. En mål-sammanslagen sekvens märkning neurala nätverk modell är utformad för att utföra denna uppgift. Informationen om yttrandets mål är väl kodad i sitt sammanhang av en Inward-Outward LSTM. Därefter kombineras både den vänstra och den högra kontexten i yttrandets mål och den globala kontexten för att hitta motsvarande yttrandeord. Vi bygger fyra dataset för TOWE baserat på flera populära ABSA riktmärken från laptop och restaurang recensioner. De experimentella resultaten visar att vår föreslagna modell överträffar de andra jämförbara metoderna betydligt. Vi tror att vårt arbete kanske inte bara är till hjälp för nedströmskänslor analys uppgift, men kan också användas för parvis åsiktssammanfattning.
På grund av betydelsen av de parade sambanden mellan mål och meningsord för nedströmskänslor föreslår REF en ny deluppgift för ABSA, målinriktad yttrandeutdrag (TOWE), för att extrahera motsvarande yttrandeord för ett givet yttrandemål från en översyn.
Target-oriented Opinion Words Extraction with Target-fused Neural Sequence Labeling
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}