A Novel Hierarchical Attention-based Method for Aspect-level Sentiment Classification
Publish Year: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 292
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-9-1_009
تاریخ نمایه سازی: 21 اردیبهشت 1400
Abstract:
Aspect-level sentiment classification is an essential issue in sentiment analysis that intends to resolve the sentiment polarity of a specific aspect mentioned in the input text. Recent methods have discovered the role of aspects in sentiment polarity classification and developed various techniques to assess the sentiment polarity of each aspect in the text. However, these studies do not pay enough attention to the need for vectors to be optimal for the aspect. To address this issue, in the present study, we suggest a Hierarchical Attention-based Method (HAM) for aspect-based polarity classification of the text. HAM works in a hierarchically manner; firstly, it extracts an embedding vector for aspects. Next, it employs these aspect vectors with information content to determine the sentiment of the text. The experimental findings on the SemEval۲۰۱۴ data set show that HAM can improve accuracy by up to ۶.۷۴% compared to the state-of-the-art methods in aspect-based sentiment classification task.
Keywords:
Authors
A. Lakizadeh
Computer Engineering Department, University of Qom, Qom, Iran.
Z. Zinaty
Computer Engineering Department, University of Qom, Qom, Iran.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :