徐丹，龚红仿，罗容容

具有方面项和上下文表示的方面情感分析

徐丹，龚红仿*，罗容容

（长沙理工大学 数学与统计学院，长沙 410114）（ ∗ 通信作者电子邮箱ghongfang@126.com）

针对预测特定方面情感极性时存在只依赖单一方面项而忽略了同一句子中方面项之间间情感依赖关系的问题，提出一种具有方面项和上下文表示的多层多跳记忆网络（AICR-M3net）。首先，通过双向门控循环单元（Bi-GRU）融合位置加权信息，并将隐藏层输出作为混合上下文编码层的输入以获取与上下文语义关联度更高的上下文表示；其次，引入多层多跳记忆网络（M3net）多次逐词匹配方面词和上下文，从而生成特定上下文的方面词向量；同时，建模特定方面项与句子中其他方面项的情感依赖性，从而引导特定方面项的上下文向量的生成。在Restaurant、Laptop和Twitter数据集上的实验结果表明，与AOA-MultiACIA （Attention-Over-Attention Multi-layer Aspect-Context Interactive Attention）相比，所提模型的分类准确率分别提高了1.34、3.05和2.02个百分点，F1值分别提高了3.90、3.78和2.94个百分点。以上验证了所提模型能更有效地处理上下文中多方面的混合信息，且在处理特定方面情感分类任务中具有一定的优势。

特定方面情感分析；情感依赖；记忆网络；多头注意力机制；门控循环单元

0 引言

情感分类是自然语言处理中一项重要的任务，主要分析用户对产品或者事件的评论的情感极性。与传统的对评论句子或者文段的情感分类不同，针对特定方面的情感分类是情感分类的分支，它捕获给定评论句子或者上下文中特定方面的情感极性，是一种更加细粒度的分析。……