【摘 要】
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对象级情感分类旨在判断句子中特定对象的情感极性类别。在现有基于卷积神经网络的研究中,常在模型的池化层采用最大池化操作提取文本特征作为句子表示,该操作未考虑由对象所
【机 构】
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华南师范大学计算机学院,华南师范大学软件学院,广东省信息物理融合系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61876067),广东省普通高校人工智能重点领域专项(2019KZDZX1033),广东省信息物理融合系统重点实验室建设专项(2020B1212060069)
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对象级情感分类旨在判断句子中特定对象的情感极性类别。在现有基于卷积神经网络的研究中,常在模型的池化层采用最大池化操作提取文本特征作为句子表示,该操作未考虑由对象所划分的上下文,因此无法得到更细粒度的对象上下文特征。针对该问题,该文提出一种融合多特征的分段卷积神经网络(multi-feature piecewise convolution neural network,MP-CNN)模型,根据对象将句子划分为两个部分作为上下文,并在池化层采用分段最大池化操作提取上下文特征。此外,该模型还将有助于情感分类的多
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