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發(fā)視頻基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)論句子依賴聯(lián)系分析
2021-05-13 |
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資料介紹
同一類商品下，觀點(diǎn)詞對(duì)中包含的觀點(diǎn)目標(biāo)和觀點(diǎn)詞通常有著很強(qiáng)的觀點(diǎn)依賴聯(lián)系，因此可以通過對(duì)評(píng)論勹子中單詞間的觀點(diǎn)依賴聯(lián)系進(jìn)行分析來提取觀點(diǎn)詞對(duì)。首先，構(gòu)建評(píng)論勺子的依賴聯(lián)系分析模型來獲取評(píng)論句子中毎個(gè)單詞之間的依賴聯(lián)系信息，文中選擇的基本模型是ⅠSIM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);然后，假設(shè)評(píng)諗勺子中所包含的觀點(diǎn)詞對(duì)中的-項(xiàng)是已知的，并將該已知項(xiàng)作為模型的注意力信息，使得模型能夠從評(píng)論句子中有重點(diǎn)地提取岀與該已知項(xiàng)具有強(qiáng)觀點(diǎn)依賴聯(lián)系的單詞或詞組，并將其作為觀點(diǎn)詞對(duì)中的另一未知項(xiàng);最后，將觀點(diǎn)依賴聯(lián)系得分最高的詞對(duì)作為觀點(diǎn)詞對(duì)并輸岀。文中進(jìn)一步設(shè)計(jì)了一種復(fù)合模型，通過結(jié)合兩種包含不同已知項(xiàng)信息的上述模型，來實(shí)現(xiàn)在不需要提前知道已知項(xiàng)的情況下觀點(diǎn)詞對(duì)的挖掘。
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