计算机应用

作者：支淑婷, 李晓戈, 王京博, 王鹏华

单位：1. 西安邮电大学 计算机学院, 西安 710121;2. 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室(西安邮电大学), 西安 710121;3. 北京小米智能科技有限公司 人工智能与云平台, 北京 100085

关键词：属性情感分析,多注意力机制,上下文语义特征,神经网络,自然语言处理

基金：陕西省重点研发计划项目（2018ZDXM-GY-043）；陕西省科技创新基金资助项目（2016KTZDGY04-03）；陕西省咸阳市重大科技创新专项（103-203990009）；西安邮电大学研究生创新基金资助项目（103-602080017）。

属性情感分析是细粒度的情感分类任务。针对传统神经网络模型无法准确构建属性情感特征的问题，提出了一种融合多注意力和属性上下文的长短时记忆（LSTM-MATT-AC）神经网络模型。在双向长短时记忆（LSTM）的不同位置加入不同类型的注意力机制，充分利用多注意力机制的优势，让模型能够从不同的角度关注句子中特定属性的情感信息，弥补了单一注意力机制的不足；同时，融合双向LSTM独立编码的属性上下文语义信息，获取更深层次的情感特征，有效识别特定属性的情感极性；最后在SemEval2014 Task4和Twitter数据集上进行实验，验证了不同注意力机制和独立上下文处理方式对属性情感分析模型的有效性。实验结果表明，模型在Restaurant、Laptop和Twitter领域数据集上的准确率分别达到了80.6%、75.1%和71.1%，较之前基于神经网络的情感分析模型在准确率上有了进一步的提高。

来源：2019年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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