迁移胶囊网络：文档级情感知识向方面级情感分类的迁移

本文主要探讨了"译文Transfer Capsule Network for Aspect Level Sentiment Classification"，聚焦于如何利用迁移学习策略解决方面级情感分类的问题。方面级情感分类是一项细致的情感分析任务，目标是识别句子中特定方面的感情倾向。传统方法依赖于手动特征和大量资源，而深度学习如CNNs、LSTMs等神经模型的出现提供了新的解决方案，但对大量标注数据的需求依然存在。 在这个背景下，作者提出了一种创新的转移胶囊网络模型（TransCap），其核心在于将文档级的情感信息有效地迁移至方面级情感分类。首先，他们开发了一个方面路由方法，通过将句子级别的语义表示封装到语义胶囊中，实现了从文档数据到方面级别的转换。这一步解决了标注稀疏问题，因为文档级的数据获取相对容易，如来自Yelp和Amazon的用户评论。 接着，作者扩展了动态路由机制，使得语义胶囊能够与迁移学习框架下的类胶囊进行自适应耦合。这意味着模型能够从文档级数据中学习到更深层次的情感模式，包括委婉语和反讽等复杂情况，这些在传统的预训练和多任务学习模型PRET+MULT中并未充分利用。TransCap模型通过共享深度层，如预训练嵌入层和LSTM层，不仅提升了ASC任务中的词向量表示质量，还增强了模型在处理方面级情感细节上的能力。 实验证据显示，TransCap在SemEval数据集上的表现优于仅依赖于方面级标注的传统方法，证明了它在迁移学习框架下有效整合文档级知识的价值。这项工作填补了ASC领域的一个空白，为解决标注不足的问题提供了一种新颖且有效的途径，展示了胶囊网络在情感分析任务中的潜力。