In this paper, we conduct a sentence level sentiment analysis on the product reviews from Amazon and thorough analysis on the model interpretability. For the sentiment analysis task, we use the BiLSTM model with attention mechanism. For the study of interpretability, we consider the attention weights distribution of single sentence and the attention weights of main aspect terms. The model has an accuracy of up to 0.96. And we find that the aspect terms have the same or even more attention weights than the sentimental words in sentences.


翻译:在本文中,我们对亚马逊产品审查进行判决级情绪分析,对模型可解释性进行透彻分析。在情感分析任务中,我们使用BILSTM模型的注意机制。在可解释性研究中,我们考虑了单句的注意权重分布和主要术语的注意权重。模型的准确性高达0.96,我们发现,侧面术语的注意权重与句中伤感词的注意权重相同或甚至更高。

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狭义的情感分析(sentiment analysis)是指利用计算机实现对文本数据的观点、情感、态度、情绪等的分析挖掘。广义的情感分析则包括对图像视频、语音、文本等多模态信息的情感计算。简单地讲,情感分析研究的目标是建立一个有效的分析方法、模型和系统,对输入信息中某个对象分析其持有的情感信息,例如观点倾向、态度、主观观点或喜怒哀乐等情绪表达。

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