基于两阶段注意力机制的立场检测方法

• 作者: 于凯 岳天驰 张绍武 杨亮 林鸿飞
• 来源期刊: 广西师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 立场检测 深度学习 注意力机制 文本表示 文本分类
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 第二十四届全国信息检索学术会议专栏
• 页码范围: 42-49
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5358字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.01.005

摘要

立场检测是分析文本作者对某一话题所表现的立场倾向性是支持、反对还是中立,是舆情分析的重要研究方向.本文针对现有的大部分立场检测方法无法充分建模话题信息,很难联合分析话题与相应文本的现状,提出了一种两阶段注意力机制的立场检测方法.第一阶段利用注意力机制学习话题整体语义表示,第二阶段将话题表示与文本表示进行注意力匹配,进而得到融合特定话题的文本表示向量,最后对该语义表示进行分类.实验结果表明,该模型在新疆反恐话题的语料上Acc和F值指标分别提高了0.4％和1％,在NLPCC-2016立场检测任务数据集的4个话题上取得了较优的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林鸿飞	大连理工大学计算机科学与技术学院	214	3759	31.0	55.0
2	于凯	新疆财经大学计算机科学与工程学院	16	59	4.0	7.0
3	杨亮	大连理工大学计算机科学与技术学院	49	510	10.0	22.0
4	张绍武	大连理工大学计算机科学与技术学院	4	10	2.0	3.0
8	岳天驰	大连理工大学计算机科学与技术学院	1	4	1.0	1.0