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方面級情感分析是自然語言處理的熱門研究方向之一，相比于傳統的情感分析技術，基于方面的情感分析是細粒度的，能夠判斷句子中多個目標的情感傾向，能更加準確地挖掘用戶對目標的情感極性。針對以往研究忽略目標單獨建模的問題，提岀了一種基于雙向長短期記憶神經網絡（ BILSTM的交互注意力神經網絡模型（ BI-IAN）。該模型通過 BILSTM對目標和上下文分別進行建模，獲得目標和上下文的隱藏表示，提取其中的語義信息。接下來利用交互注意模塊學習上下文和目標之間的注意力，分別生成目標和上下文的表示，捕捉目標和上下文之內和之間的相關性，并重構評價對象和上下文的表示，最終通過非線性層得到分類結果。在數據集 Semeval2014任務4和 Chinese review datasets上的實驗訓練顯示，在正確率和F1- score上，比現有的基準情感分析模型有更好的效果。
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