基于注意力网络的情感分析中的对比句处理

摘要

方面级情感分析旨在确定评论中对特定方面的情绪极性,但目前较少研究复杂句对情感分类的影响。基于此,提出了一种基于BERT和带相对位置自注意力网络的方面级情感分析模型。首先,通过动态加权采样方法平衡对比句稀缺的问题,使模型学习到更多的对比句特征信息;其次,利用双头自注意力网络提取带相对位置的特征表示,与预训练模型得到的带绝对位置的特征表示联合训练;最后,通过标签平衡技术对模型正则化处理,稳定模型对中性样本的辨识。该模型在SemEval 2014 Task 4 Sub Task 2上进行实验,在两个数据集上的accuracy和macro-F_(1)指标都有所提高。实验结果表明,该模型在对比句分类上是有效的,同时在整个测试集上分类也优于其他基准模型。