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细粒度情感分类是情感分析领域中一个重要的任务。给定意见句和方面词,该任务的目标是识别该意见句关于给定方面词的情感极性。情感极性不仅与上下文语义相关,而且与方面词的语义也有密不可分的联系。现有的研究工作通常仅利用方面词语义来生成特定的上下文表示,忽略了对方面词本身的语义建模。针对该问题,提出一个基于注意力机制的交互式神经网络模型,可以同步进行上下文语义和方面词语义的交互式建模,进而更好地生成上下文和方面词的表示,提升情感分类的效果。分别在两个公开数据集上进行实验,并与现有的方法进行比较。实验结果表明,