2021年12月27日，美高梅官网正网“自然语言处理与智能软件”研究团队（简称：NLP团队）硕士研究生徐马一同学，在团队负责人曾碧卿教授（通讯作者）指导下，以第一作者在SCI期刊Neurocomputing（影响因子：5.719、现为中科院计算机科学大类SCI二区学术期刊、Top期刊、JCR：Q1）录用研究论文---《Combining Dynamic Local Context Focus and Dependency Cluster Attention for Aspect-level sentiment classification》，并于2022年1月1日在线发表。
论文成果的主要信息
方面级情感分类是方面级情感分析的关键任务之一，旨在对文本中不同的方面词提取其对应的情感信息，是一种细粒度的分类任务。
该论文首先提出一种动态局部聚焦机制，该机制能够根据文本的依存句法树中不同单词节点到方面词节点的最大距离来动态捕捉局部上下文范围；其次，该论文基于依存关系的方向属性提出依存族群这一概念，并设计了一种依存族群注意力机制，依存族群注意力能够根据不同依存族群对方面词情感信息的贡献来对其施加不同的关注，使模型能够捕捉到更多方面词相关的情感信息；最后，该论文将上述两种机制进行结合，并在6个英文方面级情感分析数据集上进行实验，均取得了优异的性能。
研究成果的主要模型图
NLP 团队秉持开源共享的学术理念，为促进领域研究的发展与进步，帮助同行能够更好更深入地理解论文，促进交流与共同提升，研究团队已经将实验代码开源在GitHub上。
论文地址：https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.12.084
代码开源地址：https://github.com/XuMayi/DLCF-DCA
撰稿：徐马一
审稿：邱双惠
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