方面级情感分析.pptx

【方面级情感分析】是一种情感分析技术，它专注于识别文本中的特定方面（如产品特性、服务、体验等）以及与这些方面相关的情感极性。在给出的PPT中，主要探讨了基于深度记忆网络（Deep Memory Network, DMN）的方面级情感分类方法。 【深度记忆网络】最初由Facebook AI Research在2015年的ICLR会议上提出。这种网络旨在通过一个可学习的记忆组件来存储和处理信息，以解决长期依赖的问题。在标准的神经网络模型（如RNN、LSTM和GRU）中，记忆机制相对较弱，而DMN提供了一个更强大的框架。DMN的工作流程包括四个步骤：将输入x转换为内部特征I(x)；用新的输入更新旧的记忆mi；然后，计算输出特征o，考虑新的输入和记忆；通过解码输出特征o得到最终响应r。 【端到端记忆网络】（End-To-End Memory Networks）在NIPS 2015上被进一步发展，为了解决原始记忆网络中输出和响应都需要强监督训练的问题。端到端记忆网络允许整个模型进行端到端训练，减少了对大量标注数据的依赖。这种模型分为单层和多层结构。在单层模型中，参数包括ABCW四个矩阵，用于编码输入和问题为词向量。而在多层模型中，通过堆叠多个单层模型形成Hop，每增加一层Hop可以提高性能。 为了解决多层模型的参数过多问题，研究人员提出了一些优化策略，如让相邻层的A=C，或者采取类似于RNN的全参数共享方法。为了保持性能，他们引入了一个线性映射矩阵H，使得每一层之间的更新更加灵活。 在【方面级情感分析】的应用中，深度记忆网络可以有效地捕捉文本中不同方面的信息，并识别出这些方面对应的情感极性。例如，对于评论"great food but the service was terrible"，DMN可以分别识别出食物和服务这两个方面的不同情感倾向，从而提供更精确的分析结果。 这些研究在IJCAI 2019年也得到了进一步的扩展，通过引入深度掩模记忆网络（Deep Mask Memory Network）和语义依赖与上下文时刻，提高了对方面级情感分类的准确性。这样的改进使得模型能够更好地理解文本的语义结构，更准确地提取和分析每个方面的情感信息。 基于深度记忆网络的方面级情感分析技术是一种强大的工具，它在理解和解析文本中不同方面的复杂情感表达方面展示了优秀的能力。随着模型的不断优化和深化，这些技术在情感分析、自然语言处理和人工智能领域具有广泛的应用前景。