【摘 要】
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随着互联网的普及,越来越多的人选择在线上进行消费、娱乐、社交以及学习,同时也在各类网络平台上留下了大量的评论文本。这些海量的互联网评论文本数据中蕴含着用户对不同事物的观点和情感信息,可以为不同人群制定决策提供参考。属性实体情感分析是一种文本挖掘方法,可以从评论文本中提取出细粒度的情感信息。属性实体情感分析中包含了三个子任务:属性词抽取（AE）、观点词抽取（OE）和属性情感分类（ASC）。现有的大多
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随着互联网的普及,越来越多的人选择在线上进行消费、娱乐、社交以及学习,同时也在各类网络平台上留下了大量的评论文本。这些海量的互联网评论文本数据中蕴含着用户对不同事物的观点和情感信息,可以为不同人群制定决策提供参考。属性实体情感分析是一种文本挖掘方法,可以从评论文本中提取出细粒度的情感信息。属性实体情感分析中包含了三个子任务:属性词抽取（AE）、观点词抽取（OE）和属性情感分类（ASC）。现有的大多数研究只提供了AE或ASC其中一个子任务的解决方案,实际应用时虽然可以通过管道方法将模型组合起来,但这样的方式没有利用子任务之间的关联信息,而且存在错误传播。基于这个问题,本文主要研究了端到端的属性实体情感分析,利用多任务学习模型同时解决AE、OE和ASC三个子任务,针对任务中特征抽取和子任务交互的方式,提出了两个多任务学习的模型:（1）基于注意力的多任务学习的属性实体情感分析模型（AMN-ATSA）。模型中使用了多头注意力网络作为的特征抽取器,相较RNN网络有更强的特征抽取能力和并行计算能力。根据AE、OE、ASC三个子任务之间的联系,基于注意力机制设计了对应的交互方式,增强了子任务间信息交互的能力。在SemEval-2014和SemEval-2015数据集上的实验表明,AMN-ATSA模型表现要优于其它基准模型,并且其训练速度也远超基于RNN的基准模型。（2）基于语法增强的多任务学习的属性实体情感分析模型（SMN-ATSA）。针对多属性词情况下难以准确匹配属性词和对应观点词的问题,设计了基于语法增强的注意力交互机制。同时,模型中提出了增强的消息传递机制,通过传递信息维度更高的任务相关特征更新共享特征,使得子任务模块在迭代过程中获得更丰富的信息。实验结果表明,与各类端到端的基准模型相比,SMN-ATSA模型在所有数据集上端到端的指标均达到最优。同时还通过消融实验证明了模型中两个机制的有效性。
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