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基于记忆增强和知识迁移的方面级用户评论情感分析
基于记忆增强和知识迁移的方面级用户评论情感分析
摘要：
随着互联网的发展，用户评论已成为人们购物、旅游等决策过程中重要的参考依据。情感分析作为自然语言处理的一个分支，能够帮助用户快速了解评论者的情感倾向。然而，传统的情感分析方法往往只考虑评论整体情感，忽略了评论中不同方面的情感评价。为了提高情感分析的准确性，本文提出了基于记忆增强和知识迁移的方面级用户评论情感分析方法。通过记忆增强方法，模型能够捕捉评论中不同方面的情感信息，并通过知识迁移方法提高模型的准确性。
1.引言
随着电商和社交媒体的普及，用户评论已成为人们购物、旅游等决策过程中的重要参考依据。情感分析作为自然语言处理领域的一个重要任务，旨在自动识别文本中传递的情感倾向。然而，传统的情感分析方法主要关注整体评论的情感，忽略了评论中的方面级情感评价。因此，需提出一种能够识别评论中不同方面情感的方法。
2.方面级情感分析方法
2.1.传统情感分析方法
传统的情感分析方法主要通过机器学习算法将文本分类为正面、中性或负面。这种方法往往忽略了文本中不同方面的情感评价。
2.2.方面级情感分析方法
方面级情感分析旨在识别文本中不同方面的情感评价。该方法包括两个阶段：方面提取和情感分类。方面提取通过识别评论中的主题词来抽取评论中的方面；情感分类则根据方言提取阶段得到的方面，对其情感极性进行分类。
3.基于记忆增强的方面级情感分析方法
为了更好地识别评论中的方面情感信息，本文提出了一种基于记忆增强的方面级情感分析方法。该方法通过引入注意力机制，将关注点放在评论中的不同方面上。具体地，我们构建了一个记忆网络，用于保存和检索不同方言相关的情感信息。
3.1.记忆增强网络
记忆增强网络是一种能够通过读取和写入操作来检索和保存信息的神经网络。该网络由控制器和记忆矩阵组成。控制器负责控制读写操作，而记忆矩阵则用于存储输入和输出信息。
3.2.方面级情感分析过程
在方面级情感分析中，我们首先通过方面提取模块确定评论中的方面。然后将方面词嵌入到记忆网络中，并将评论上下文作为查询来检索和保存与该方面相关的情感信息。最后，通过情感分类模块对方面的情感进行分类，并得到最终的情感极性。
4.知识迁移的应用
为了进一步提高模型的准确性，本文引入了知识迁移的方法。知识迁移是一种通过将已学习的知识应用于新任务来提高学习效果的方法。在方面级情感分析任务中，我们将预训练的情感分类模型应用于新任务，并通过迁移学习的方法来优化模型参数。
5.实验结果与分析
我们使用公开数据集在方面级情感分析任务上评估了我们提出的方法。实验结果表明，与传统的情感分析方法相比，基于记忆增强和知识迁移的方法能够更准确地识别评论中的方面情感。此外，知识迁移的应用还进一步提高了模型的性能。
6.结论
本文提出了一种基于记忆增强和知识迁移的方面级用户评论情感分析方法。通过引入记忆增强网络，模型能够准确地捕捉评论中的方面情感信息。而通过知识迁移方法，模型的准确性得到了进一步提高。实验证明了提出方法的有效性，对于用户了解评论者的情感倾向具有一定的实际应用价值。
参考文献：
[1]Kim,S.M.,&Hovy,E.(2006).Extractingopinions,opinionholders,andtopicsexpressedinonlinenewsmediatext.LectureNotesinArtificialIntelligence,4303,532-545.
[2]Li,S.,Deng,X.,&Zhang,D.(2020).Aspect-basedsentimentanalysisusingmemory-augmentedneuralnetworks.Neurocomputing,394,21-29.
[3]Pan,S.J.,&Yang,Q.(2010).Asurveyontransferlearning.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,22(10),1345-1359.
[4]Tang,D.,Qin,B.,&Liu,T.(2015).Documentmodelingwithgatedrecurrentneuralnetworkforsentimentclassification.InProceedingsofthe53rdAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguisticsandthe7thInternationalJointConferenceonNaturalLanguageProcessing(volume1:LongPapers)(pp.1422-1432).