論文閱讀筆記:DOER: Dual Cross-Shared RNN for Aspect Term-Polarity Co-Extraction

摘要: 本文通過提出Dual crOss-sharEd RNN framework (DOER)模型來在同時解決屬性級實體抽取及情感分類任務,這一模型採用兩個RNN分別處理兩個任務,並採用一個cross-shared 單元將兩部分的隱藏層表示進行互相增強。並採用兩個輔助任務:實體長度預測和輸入單詞情感極性預測作爲輔助任務與模型進行聯合訓練,實驗結果在三個數據集上有SOTA的表現。 1.簡介: 本文
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