tensorflow从入门到精通100讲(四)-细粒度的情感分析Gated Convolutional Networks
前言
首先简要介绍一下基于Aspect的情感分析(Aspect based sentiment analysis——ABAS),ABAS的主要任务:是判断句子所在的场景在某一方面的情感极性。举个例子,假如我们拿到一条餐厅评价文本数据如下:这家餐厅的环境还不错,可以菜做的不怎么样。
ABSA的任务就是去判断出下面两方面的情感极性:
1.在‘环境’这个aspect,文本的情感是积极的,
2.在‘做菜’这个aspect,文本的情感是消极的。
和普通的情感分析的不同点是,此类情感分析任务除了需要给出文本的情感极性,还要确切知道这个情感是发生在哪个方面。
ABAS任务简介
ABAS有两个子任务:
1.基于aspect类的情感分析(aspect-category sentiment analysis ——ACSA),主要任务是判断关于句子中的某个实体(entity)的情感极性。举个任务例子:
输入:文本是“这块手表的颜色不错” 。 entity是“颜色 ”
输出:情感极性2.基于aspect词的情感分析(aspect-term sentiment analysis ——ATSA):主要任务是判断判断句子在某方面的情感极性。
输入:文本是“这家餐厅的环境还不错,可以菜做的不怎么样”
输出 :环境方面的情感极性,交通便利方面的情感极性,做菜方面的情感极性。
其中ATSA类似于一个多标签(multi-label)的任务。
ABAS算法简介
由于ABAS一般会有两块输入
1.特征文本&
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