《表1 句子中单词极性转移示例》

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《基于极性转移和LSTM的树结构网络与句子分类》

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语言理解中，单词的极性转移能够影响整个句子的情感极性，句子中的副词、否定词等都会使整个句子的极性发生偏转，情感极性转移如表1所示。一般分为四类，三种句内显式（强调、否定和转折），一种句间极性转折[20]。在tree-structured LSTM中，忽略了每个节点的情感信息，所以提出了PTreeLSTM网络，在每个节点利用softmax得出节点的情感状态向量，将这些情感状态向量作为情感极性转移特征更好地训练网络。则在计算节点的表示时，不仅拥有子节点由原始记忆模块保存的语义结构相关信息，还获得了子节点的情感信息。具体的做法是为每一个节点的LSTM记忆模块的状态向量中设置添加情感状态向量l和情感极性转移向量b。