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方面級情感分析是自然語言處理的熱門研究方向之一，相比于傳統(tǒng)的情感分析技術(shù)，基于方面的情感分析是細(xì)粒度的，能夠判斷句子中多個(gè)目標(biāo)的情感傾向，能更加準(zhǔn)確地挖掘用戶對目標(biāo)的情感極性。針對以往研究忽略目標(biāo)單獨(dú)建模的問題，提岀了一種基于雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ BILSTM的交互注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ BI-IAN）。該模型通過 BILSTM對目標(biāo)和上下文分別進(jìn)行建模，獲得目標(biāo)和上下文的隱藏表示，提取其中的語義信息。接下來利用交互注意模塊學(xué)習(xí)上下文和目標(biāo)之間的注意力，分別生成目標(biāo)和上下文的表示，捕捉目標(biāo)和上下文之內(nèi)和之間的相關(guān)性，并重構(gòu)評價(jià)對象和上下文的表示，最終通過非線性層得到分類結(jié)果。在數(shù)據(jù)集 Semeval2014任務(wù)4和 Chinese review datasets上的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練顯示，在正確率和F1- score上，比現(xiàn)有的基準(zhǔn)情感分析模型有更好的效果。
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