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用于方面提取的软原型增强自适应损失模型

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方面提取是方面级情感分析的一个核心任务,目前方法是用方面提取、观点提取、方面级情感分类间的关系构建多元关系协作学习模型.常用的数据集中存在大多数方面词和上下文词的出现次数较少,缺乏样本暴露量等问题,使序列标注器收敛到一个极差的区域,且由于在计算模型总损失时忽略了不同部分对方面提取效果的差异,导致神经网络模型几乎无法达到最佳性能.因此提出用于方面提取的软原型增强自适应损失模型(SPEAL),通过软检索建立低样本暴露量文本与高样本暴露量文本之间的动态关性,同时根据方面提取、观点提取、方面级情感分类对方面提取的贡献度自适应更新各部分损失的权重.在REST14、RESTI5、LAP14三个数据集上的实验结果表明,SPEAL在加速收敛的同时提升了方面提取的效果.
Soft prototype enhanced adaptive loss model for aspect extraction

徐福、黄贤英、蒋兴渝、彭竞瑶

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重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054

方面提取 情感分析 软检索 自适应损失

国家自然科学基金资助项目

17XXW005

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0101

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(11)
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