tensorflow从入门到精通100讲(四)-细粒度的情感分析Gated Convolutional Networks
前言
首先簡要介紹一下基于Aspect的情感分析(Aspect based sentiment analysis——ABAS),ABAS的主要任務:是判斷句子所在的場景在某一方面的情感極性。舉個例子,假如我們拿到一條餐廳評價文本數據如下:這家餐廳的環境還不錯,可以菜做的不怎么樣。
ABSA的任務就是去判斷出下面兩方面的情感極性:
1.在‘環境’這個aspect,文本的情感是積極的,
2.在‘做菜’這個aspect,文本的情感是消極的。
和普通的情感分析的不同點是,此類情感分析任務除了需要給出文本的情感極性,還要確切知道這個情感是發生在哪個方面。
ABAS任務簡介
ABAS有兩個子任務:
-
1.基于aspect類的情感分析(aspect-category sentiment analysis ——ACSA),主要任務是判斷關于句子中的某個實體(entity)的情感極性。舉個任務例子:
輸入:文本是“這塊手表的顏色不錯” 。 entity是“顏色 ”
輸出:情感極性 -
2.基于aspect詞的情感分析(aspect-term sentiment analysis ——ATSA):主要任務是判斷判斷句子在某方面的情感極性。
輸入:文本是“這家餐廳的環境還不錯,可以菜做的不怎么樣”
輸出 :環境方面的情感極性,交通便利方面的情感極性,做菜方面的情感極性。
其中ATSA類似于一個多標簽(multi-label)的任務。
ABAS算法簡介
由于ABAS一般會有兩塊輸入
1.特征文本&
總結
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