基于pu-learning的同行评议文本情感分析

最近几年逐渐出现了对同行评议文本情感分析的研究，包括通过同行评议文本预测审稿人的推荐状态的任务。现有模型融入了论文本身或摘要信息，采用神经网络学习论文或摘要的高层表示，结合同行评议文本预测审稿人的推荐状态，这使得模型变得非常复杂的同时结果却没有实质性的提高。为此，提出了OSA机制来提高情感分析模型中对观点句的关注度。具体来说，采用pu-learning从同行评议文本的前N个句子中学习观点句的特征，使每一个句子都得到一个观点句权重，将其应用于情感分析模型的倒数第二层，由此得到最终的预测结果。在ICLR2017—2018数据集上使用不同的情感分析模型对OSA进行了评估，实验结果验证了OSA的高效性，并在两个数据集上取得了优异的性能。