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方面级情感分析（Aspect Based Sentiment Analysis， ABSA）已经成为自然语言处理领域的研究热点，与传统的情感分析技术相比，基于方面的情......
方面级情感分析是细粒度情感分析中的一项关键任务，旨在预测一个句子中不同方面术语的情感倾向。针对目前结合图卷积网络的研究忽略......
【目的】提升模型对文本结构特征和文本特征间关联性的感知，充分挖掘文本内在语义，深层次指导抽取任务。【方法】对文本、句法和词性......
方面级情感分析是自然语言处理领域的一项重要研究任务,能够从细粒度层面挖掘文本中特定方面（如:价格、服务）的情感观点,并对其进行......
随着网络时代的快速发展,网民们可以在不同的生活网站上针对各种各样的商品发表自己独特的评论,也可以在社交网络中针对某一社会现......
基于方面的情感分类任务旨在识别句子中给定方面词的情感倾向性.以往的方法大多基于长短时记忆网络和注意力机制,这种做法在很大程......
语义相似度计算旨在计算文本之间在语义层面的相似程度,是自然语言处理中一项重要的任务。针对现有的计算方法不能充分表示句子的......
方面级别的文本情感分析旨在针对一个句子中具体的方面单词来判断其情感极性。针对方面单词可能由多个单词组成、平均化所有单词的......
当前基于深度学习的故障文本分类已成为故障诊断和分析的关键技术,但单独使用循环神经网络或卷积神经网络难以有效捕获故障文本中......
隐式篇章关系识别是篇章分析(Discourse Analysis)中一项具有挑战性的子任务,旨在推断出同一篇章内相邻文本片段(称为论元)之间潜......
随着计算机的广泛应用和互联网技术的快速发展,当今社会正以飞快的速度向大数据时代前进,以电子文档形式存在的文本数据也与日俱增......
