Syntax-enhanced aspect-based sentiment analysis with multi-layer attention

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3ALCCABCPC" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:LCCABCPC - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231223008536" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231223008536</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2023.126730" target="_blank" >10.1016/j.neucom.2023.126730</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Syntax-enhanced aspect-based sentiment analysis with multi-layer attention

Popis výsledku v původním jazyce

"As a key task of fine-grained sentiment analysis, aspect-based sentiment analysis aims to analyse people’s opinions at the aspect level from user-generated texts. Various sub-tasks have been defined according to different scenarios, extracting aspect terms, opinion terms, and the corresponding sentiment. However, most existing studies merely focus on a specific sub-task or a subset of sub-tasks, having many complicated models designed and developed. This hinders the practical applications of aspect-based sentiment analysis. Therefore, some unified frameworks are proposed to handle all the subtasks, but most of them suffer from two limitations."

Název v anglickém jazyce

Syntax-enhanced aspect-based sentiment analysis with multi-layer attention

Popis výsledku anglicky

"As a key task of fine-grained sentiment analysis, aspect-based sentiment analysis aims to analyse people’s opinions at the aspect level from user-generated texts. Various sub-tasks have been defined according to different scenarios, extracting aspect terms, opinion terms, and the corresponding sentiment. However, most existing studies merely focus on a specific sub-task or a subset of sub-tasks, having many complicated models designed and developed. This hinders the practical applications of aspect-based sentiment analysis. Therefore, some unified frameworks are proposed to handle all the subtasks, but most of them suffer from two limitations."

Druh

J_ost - Ostatní články v recenzovaných periodicích

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

—

Rok uplatnění

2023

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

"Neurocomputing"

ISSN

0925-2312

e-ISSN

—

Svazek periodika

557

Číslo periodika v rámci svazku

7

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

17

Strana od-do

1-17

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—