2017emnlp---Recurrent Attention Network on Memory for Aspect Sentiment Analysis閱讀筆記
Abstract 我們的框架採用多注意機制來捕獲距離較遠的情緒特徵, 從而對不相關信息進行更強的魯棒性。multiple attentions 的結果與遞歸神經網絡的非線性結合,在處理更多的併發時增強了模型的表達能力。加權記憶機制不僅可以幫助我們避免勞動密集型的特徵工程工作, 而且還爲句子的不同觀點目標提供了量身定做的記憶。我們在4個數據集上研究模型的優點: 兩個來自 SemEval2014,
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