结合BERT语义融合和关键词特征提取的方面级情感分类研究

方面级情感分类旨在确定句子中给定方面词的情感极性。该任务先前提出的方法无法提取语义信息丰富的上下文初始表示向量,同时也不能精确地捕获局部关键特征的范围。因此,提出了一种结合BERT语义融合(BERTSF)和关键词特征提取(KFE)的方面级情感分类模型(KFE-BERTSF)。BERTSF通过门控融合函数融合BERT编码器的高层语义信息,以提取语义信息更加丰富的上下文初始表示向量。KFE通过动态阈值划分句子的局部上下文和非局部上下文,并利用句法距离掩码(SDMask)和距离感知注意力(ADA)提取两个区域的局部关键特征。基于三个数据集上的实验结果表明,KFE-BERTSF取得了比基准模型更好的成绩。