fine-grained 细粒度
infancy 初期
mechanism 机制
ambience 环境
属性级别的情感分类（Aspect-level sentiment classification）是一种细粒度的情感分析任务。例如，对于句子“Staffs are not that friendly, but the taste covers all.” ，我们需要分析出在这个句子中，对于food这个属性表达的情感是积极的（positive），而对service这个属性表达出的情感是消极的（negtive）。这篇论文提出了一种结合注意力机制的LSTM模型用来解决属性级别的情感分类问题，并在SemEval 2014数据集上进行了实验。
AT-LSTM
ATAE-LSTM
注意力机制能够捕捉到关键词。
fine-grained 细粒度infancy 初期mechanism 机制ambience 环境 简介 属性级别...
1、问题的提出：the sentiment polarity of a sentence is highly de...
关键词：Attention机制；CNN；卷积神经网络；文本分类；智能问答 文献：ABCNN: Attention-...
学习笔记 一、循环神经网络 LSTM 长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种...
本文公式显示效果不太好，可移步至LSTM学习笔记 Long Short-Term Memory（LSTM） 是一种...
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Paper Reading —— Attention-based Transactional Context Em...
1、GridDehazeNet: Attention-Based Multi-Scale Network for ...
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本文标题：阅读笔记-Attention-based LSTM for As
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