基于神经网络的方面级情感分析模型

摘要

在线评论中包含用户的情感倾向和感情态度,而且一条评论往往包含用户对商家多个方面的评价态度。针对评论的方面级情感分析问题,提出一种融合层次注意力机制和多任务学习的Multitask-Attention-BiGRU神经网络模型。模型在特征提取阶段共享参数,建立多任务学习模型,并在输出层做区分和单独输出,可对用户评价进行多方面情感分析。模型引入注意力机制分别在词语级别、句子级别以及篇章级别进行特征提取,提高神经网络信息提取效率。通过实验表明,在评论方面级情感分析问题中,相较于其它对比模型,Multitask-Attention-BiGRU模型的精确度和F1值更好,并且效率更高。