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摘要
方面级情感分类是当前的研究热点之一，其目标是自动推断文本中特定方面的情感倾向。融合多种不同类型的词向量作为基于深度学习模型的输入，在该任务上取得了较好的效果。然而，通过直接拼接或门控机制等方式融合多种不同的词向量，不能充分发挥每种词向量的作用。为了解决这个问题，该文提出了一种基于互学习的多词向量融合情感分类框架，其目的是充分利用普通词向量、领域词向量和情感词向量中的信息，提高分类的性能。具体地，首先构建以三种词向量的融合作为输入的主模型，然后分别构建三个以单一词向量作为输入的辅助模型，最后基于互学习的方式联合训练主模型和辅助模型，以达到相互促进的效果。在三个常用数据集上的实验表明，该文提出框架的性能明显好于基准方法。
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