情感分类中基于词性嵌入的特征权重计算方法

在文本情感分类中,传统的特征表达通常忽略了语言知识的重要性。提出了一种基于词性嵌入的特征权重计算方法,通过构造一种特征嵌入模式将名词、动词、形容词、副词四种词性对情感分类的贡献度嵌入到传统的TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)权值中。其中,词性的情感贡献度通过粒子群优化算法获得。实验采用支持向量机完成分类,并对比了不同知识的嵌入情况,包括词性、情感词及词性和情感词的组合。结果表明基于词性嵌入的方法分类性能最优,可以显著提高中文文本情感分类的准确率。

融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法

针对基于注意力机制的模型在方面级情感分类任务中忽略了单词词性信息的问题,提出一种融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法.该方法首先基于自然语言处理词性标注工具获得词性标注序列,并随机初始化一个词性嵌入矩阵得到词性嵌入向量;然后用自注意力机制学习单词之间的句法依赖关系;最后计算出每个单词的情感分数,利用词情感的结合表示特定方面的情感极性.实验结果表明,在5个公共数据集上,该方法相比效果最好的基线模型,在准确率和宏观F_(1)分数上分别提升2%和4.83%.表明融入词性信息的注意力机制模型在方面级情感分类任务中性能更好.