基于深度学习的方面级情感分析

互联网的发展大大改变了网络内容的生成方式,诞生出海量的带有主观色彩的文本信息。网络文本的细粒度情感分析对于整合用户感知体验、挖掘用户情感画像等方面具有重要的作用。近年来,深度学习模型和算法在计算机视觉和模式识别领域已经取得了巨大的进展。词向量技术(Word embedding)的兴起,使得深度学习方法应用在在自然语言处理任务上成为可能,在方面级情感分类任务(ABSA)中也逐渐增加了对深度学习模型的使用。