sEntIMeldCL:通过基于统一的隐性对比机制来增强明确的知识,以进行层面情绪分析
Khwaja Mutahir Ahmad1, Qiao Liu2, Abdullah Aman Khan3
1School of Computing and Artificial Intelligence, Southwest Jiaotong University, Chengdu, 610097, PR China; School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, 61170, PR China.
这项研究介绍了sEntIMeldCL-ALSA,这是一种新的方面级情绪分析 (ALSA) 方法,通过考虑语义相关性和处理否定来提高准确性. 该模型增强了ALSA的明确知识,在基准数据集上取得了最先进的结果.
科学领域:
- 自然语言处理自然语言处理.
- 人工智能的人工智能
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 面层情绪分析 (ALSA) 对于精细的文本理解至关重要.
- 现有的ALSA模型经常忽视否定影响,并与多方面语义表示作斗争.
- 目前使用单词替换的增强方法可能无法完全捕捉语义细微差别.
研究的目的:
- 提出一个基于统一的隐性对比机制 (sEntIMeldCL-ALSA),以增强ALSA的显式知识.
- 为了解决处理否定和在句子内表示多个方面的局限性.
- 改进抽取方面术语和句子极性之间的语义相关性.
主要方法:
- 开发了一个由三个模块组成的模型:面向特定的细分适配器,基于统一的隐性增强和双重对比损失 (ExImp对比模块).
- 将显式和隐式表示集成到一个统一的语义表示中.
- 采用了数据增强技术,专注于极性依赖的句子.
主要成果:
- 拟议的sEntIMeldCL模型在四个基准数据集中的三个实现了最先进的性能.
- 在餐厅数据集上,准确度显著提高,达到87.37%.
- 展示了增强的F1分数,在MAMS数据集上有84.69%的改进.
结论:
- sEntIMeldCL-ALSA模型有效地增强了对面层情绪分析的明确知识.
- 提出的方法成功地捕捉了语义相关性,并改善了处理复杂的语言现象,如否定.
- 结果证实了该模型在提取特定方面情绪方面的优越性,在关键数据集上表现优于现有方法.
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