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国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：曾碧卿,曾锋,韩旭丽,商齐,
关键词：评价对象抽取, 对象级情感分析, 特征交互, 自然语言处理, 神经网络,
评价对象抽取是对象级情感分析的关键任务之一，评价对象抽取结果会直接影响对象级情感分类的准确率.在评价对象抽取任务中，借助手工特征加强模型性能的方式既消耗时间又耗费人力.针对数据规模小、特征信息不充分等问题，提出一种基于交互特征表示的评价对象抽取模型(aspectextractionmodelbasedoninteractivefeaturerepresentation，AEMIFR).相比其他模型，AEMIFR模型结合字符级嵌入与单词嵌入，捕获单词的语义特征、字符的形态特征以及字符与词语之间的内在联系.而且，AEMIFR模型获取文本的局部特征表示和上下文依赖特征表示，并学习2种特征表示之间的交互关系，增强2种特征之间的相似特征的重要性，减少无用特征对模型的消极影响，以及学习更高质量的特征表示.最后在SemEval2014，SemEval2015，SemEval2016中的数据集L-14，R-14，R-15，R-16上进行实验，取得具有竞争力的效果.
来源：2021年第1期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
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