초록
목표 지향 감성 분류는 문장 내 개별 의견 대상에 대한 감성 극성을 분류하는 것을 목표로 합니다. 주의 메커니즘을 사용한 RNN은 이 작업의 특성에 잘 맞는 것으로 보이며, 실제로 최고 수준의 성능을 달성하고 있습니다. 그러나 주의 메커니즘의 단점과 CNN이 이 분류 작업에서 좋은 성능을 내지 못하는 장애 요인을 재검토한 결과, 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 모델을 제안합니다. 우리의 모델은 주의 메커니즘 대신 양방향 RNN 레이어에서 유래된 변환된 단어 표현에서 중요한 특징을 추출하기 위해 CNN 레이어를 사용합니다. 두 레이어 사이에서는 문장 내 단어들의 목표 특정 표현을 생성하는 구성요소와 동시에 RNN 레이어에서 원래 맥락 정보를 보존하는 메커니즘을 제안합니다. 실험 결과, 우리의 모델은 몇 가지 벤치마크에서 새로운 최고 수준의 성능을 달성했습니다.