阅读笔记-Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification

fine-grained 细粒度
infancy 初期
mechanism 机制
ambience 环境

简介

属性级别的情感分类（Aspect-level sentiment classification）是一种细粒度的情感分析任务。例如，对于句子“Staffs are not that friendly, but the taste covers all.” ，我们需要分析出在这个句子中，对于food这个属性表达的情感是积极的（positive），而对service这个属性表达出的情感是消极的（negtive）。这篇论文提出了一种结合注意力机制的LSTM模型用来解决属性级别的情感分类问题，并在SemEval 2014数据集上进行了实验。

Attention-based LSTM (AT-LSTM)

AT-LSTM

Attention-based LSTM with Aspect Embedding (ATAE-LSTM)

ATAE-LSTM

结论

注意力机制能够捕捉到关键词。