SA-ASBA: a hybrid model for aspect-based sentiment analysis using synthetic attention in pre-trained language BERT model with extreme gradient boosting

Aspect-based sentiment analysis (ABSA) is a granular-level sentiment analysis task that aims to detect the sentiment polarities of a specified aspect in the text. This research shows excessive curiosity in modelling target and context through attention networks to attain effective feature representa...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	The Journal of supercomputing Ročník 79; číslo 5; s. 5516 - 5551
Hlavní autoři:	Mewada, Arvind, Dewang, Rupesh Kumar
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York Springer US 01.03.2023 Springer Nature B.V
Témata:	Accuracy Algorithms Classification Compilers Computer Science Context Datasets Deep learning Interpreters Language Machine learning Natural language processing Neural networks Processor Architectures Programming Languages Representations Semantics Sentiment analysis Words (language) XGBoost classifier Attention networks BERT encoder Aspect-based sentiment analysis Synthetic attention Pre-training BERT
ISSN:	0920-8542, 1573-0484
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!