초록
문맥 수준 감성 분류는 특정 대상의 문맥에서 그 대상에 대한 감성 극성을 식별하는 것을 목표로 합니다. 이전 연구들은 감성 분류에서 대상의 중요성을 인식하고, 대상 특화 표현을 생성하여 그들의 문맥을 정확히 모델링하기 위한 다양한 방법을 개발하였습니다. 그러나 이러한 연구들은 항상 대상을 별도로 모델링하는 부분을 무시하였습니다. 본 논문에서는 대상과 문맥 모두가 특별한 처리를 받아야 하며, 상호작용 학습을 통해 각자의 표현을 학습해야 한다고 주장합니다. 그런 다음, 우리는 문맥과 대상에서 상호적으로 주의를 학습하고, 대상과 문맥의 표현을 별도로 생성하기 위한 상호 주의 네트워크(Interactive Attention Networks, IAN)를 제안합니다. 이러한 설계를 통해 IAN 모델은 대상과 그와 결합된 문맥을 잘 표현할 수 있으며, 이는 감성 분류에 도움이 됩니다. SemEval 2014 데이터셋에 대한 실험 결과는 우리의 모델의 효과성을 입증하였습니다.