计算机应用

作者：汪才钦, 周渝皓, 张顺香, 王琰慧, 王小龙

单位：1.安徽理工大学 计算机科学与工程学院，安徽 淮南 232001；2.合肥综合性国家科学中心 人工智能研究院，合肥 230088

关键词：方面-观点对抽取,新能源汽车,投诉文本,语境增强,三仿射机制,多头注意力

基金：国家自然科学基金资助项目(62076006);安徽高校协同创新项目(GXXT?2021?008)

挖掘新能源汽车投诉文本中用户对产品多维度的意见，能为产品的设计决策提供参考。因投诉文本具有实体密度高、句式冗长等特点，导致当前方面-观点对抽取（AOPE）方法感知方面项与观点项间的关联性不强。针对这一问题，提出一种基于语境增强的AOPE模型（AOE-CE），通过融合主题特征与文本特征作为语境表示增强实体间的关联关系。模型由实体识别和关系检测2个模块组成：首先，实体识别通过预训练模型和词性标注工具编码文本，再利用双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络结合多头注意力捕获上下文信息得到文本特征，并将文本特征输入至条件随机场（CRF）得到实体集合；关系检测通过BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）获取主题特征，并将主题特征与文本特征融合获得增强的语境表示，再利用三仿射机制以语境表示为辅助增强实体间的关联关系，最后通过Sigmoid得到抽取结果。实验结果表明，AOE-CE的精准率、召回率和F1值比SDRN（Synchronous Double-channel Recurrent Network）模型分别提升了2.19、1.08和1.60个百分点，表明所提模型具有更好的AOPE效果。

来源：2024年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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