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上传时间: 2021-03-05
详细说明：在本文中，我们提出了一种用于句子级情感分类的联合分割和分类框架。 众所周知，短语信息对于情感分类至关重要。 但是，现有的情感分类算法通常将句子拆分为单词序列，这不能有效地处理短语和包含的单词之间的不一致的情感极性，例如{“不错”，“不好”}和{“很好交易”，“伟大”}。 我们通过开发用于句子级情感分类的联合框架来解决此问题。 它同时生成有用的细分，并根据细分结果预测句子级别的极性。 具体来说，我们开发了一个候选词生成模型来产生句子的分割候选词； 分割排名模型，用于对分割候选者在情感分类中的有用性进行评分； 分类模型，用于预测分割的情感极性。 我们直接从仅带有情感极性注释的句子中训练联合框架，而在分割级别中不使用任何语法或情感注释。 我们在两个基准数据集上进行了情感分类实验：一个推文数据集和一个评论数据集。 实验结果表明：1）我们的方法在两个数据集上的性能均与最新方法相当； 2）在各种实验设置中，联合建模的分割和分类性能都优于流水线基线方法。
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