29、基于双注意力的联合方面情感分类模型

基于双注意力的联合方面情感分类模型

在自然语言处理领域，方面情感分类是一个重要的任务，旨在识别文本中特定方面的情感极性。本文将介绍一种基于双注意力的联合方面情感分类模型，探讨其原理、实验分析及性能表现。

1. 模型核心组件

1.1 获取方面术语

为了获取特定方面的情感上下文词，首先需要识别与该方面相关的术语。方面术语包含句子中最多的方面类别信息，即具有最高方面注意力权重的词。可以通过以下公式获取方面术语：
[ locterm = Maxloc(\alpha_a) ]
其中，$locterm$ 是方面术语在句子中的位置，$Maxloc$ 函数计算具有最高注意力权重的术语的位置。

1.2 ACD 的句子表示

为了使模型能够捕捉句子中更多的方面类别特征，第 $i$ 个方面的特定方面句子表示通过连接方面类别向量 $v_i$ 和句子的注意力加权表示生成：
[ r = \alpha_a H_{bi - lstm} ]
[ r_a = \tanh(W_{ra}(r \oplus v_i)) ]
其中，$r$ 表示句子中特定方面的注意力加权表示，$r_a \in R^{1\times3d}$ 表示特定方面的句子表示，$W_{ra}$ 是训练期间的权重。

1.3 方面类别分类

将句子表示 $r_a$ 输入到具有 sigmoid 函数的全连接层，以生成方面类别概率分布 $p_a^i$。对于第 $i$ 个方面类别：
[ p_a^i = \text{sigmoid}(W_{pa}r_a + b_{pa}) ]
[ y_a^i =
\b