写在前面

网上对这篇论文的解读非常少，质量也不高，笔者在读的时候，顺手做了下笔记，分享出来。笔者在读的过程中，感觉这篇论文偏实际应用，虽然暂时没有找到源码，但是复现起来也是比较容易的。

论文下载地址

《Interactive Attention Networks for Aspect-Level Sentiment Classification》，这篇论文大致是讲利用attention机制将target和context联系起来，用于多层次语义分类。

多层次语义情感分类的解释是，如：

a group of friendly staff, the pizza is not bad, but the beef cubes are not worth the money!

这句话里，对staff，pizza, beef的情感是不同的，一句话里面的情感是多层次的。

上面的三个名词都是target,这段话上下文就是是指context.

本文认为Aspect-level的情感分类任务中，target与context应该具有交互性，即context应该是target-specific的，target也应该是context-specific的，传统模型中将二者分开建模或只针对其一，本文利用attention实现二者交互。

我关注的更多的应该就是这里面的attetion机制是如何将上述target和context结合的。

Itroduction里面有些传统的做法，比如词袋，情感词库，SVM…这些方法都很容易遇到瓶颈，现在的做法一般都是利用深度学习进行多层次语义分析。

2011年的一篇论文解释了为何传统的方法会遇到很大的瓶颈（40% errors）,主要是因为之前的方法都没有有效的利用target信息。之后就有大量论文关注target的作用，但是这些论文都忽视了target与context的关系。

作者的观点是：

In our opinion, only the coordination of targets and their contexts can really enhance the performance of sentiment classification.

举例如下,观察下面两个句子的short：

“The picture quality is clear-cut but the battery life is too short

Short fat noodle spoon, relatively deep some curva

很显然，在上个context上下文short对于target battery是负面的，下面一个context上下文中，short对于target spoon是中性的.

所以结合short与具体的context的关系才能得到正确的语义情感分类。

那么，应该如何建模？

1. target和形容它的context其实是可以互相推理的，所以两种虽然建模可以分开，但是模型学习的时候是通过两者之间的交互关系来学习的。

1. target和context不止一个单词，比如target:”picture quality”和context:”clear-cut”。这里的picture的重要度比quality重要，涉及到不同权重，自然而然就引入了attention机制。这篇论文也是第一个提出要将target与context分别计算attention weights的。

基于上述两种思想，作者提出了一种interactive attention network(IAN)模型，该模型基于LSTM，与attention机制.框架图结构如下：

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从框架图分析论文设计的IAN模型的构造，target和context两方面分别输入相应的word embeddings,再将WE输入到LSTM网络中，获得隐藏层输出，再利用target和context隐藏层的输出平均值，结合attetion机制，生成attention weights.最终target attention weights和context attention weights串联起来作为softmax函数的输入，得到分类结果。

word embedding

本文的word embedding采用的是预先训练好的词向量（从读者我的经验来说，一般都是选用预先训练好的词嵌入集，然后fine-tuning得到最终的word-embedding）

LSTM

LSTM没有变形，就是传统的方法：

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最后得到隐藏层输出[ht^1,ht2,…ht^m],[hc1,hc^2,…,hcn]

得到初始的target和context表示

方法就是平均所有的隐藏层数值：

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attention 机制

见图中推导过程：

image

其中，cr和tr就是target和context的最终向量表示

分类器输入

先将cr和tr串联，然后加权和输入tanh,再将结果输入softmax,根据概率最大的得出属于的情感倾向：

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模型训练

模型训练需要训练的参数包括LSTM的参数，attention中分数函数的[Wa,ba],softmax层的[Wt,bt]和word embedding.

损失函数用的是带L2正则项的交叉熵函数。

然后反向传播开始训练把..为防止过拟合，使用dropout.

实验结果

IA方法与之前的几种方法对比，效果提升明显

如下图：

image

超参设置

image

实际案例分析

这里用到的一个句子是：

the fish is fresh but the variety of fish is noting out of ordinary.

这句话有两个target “fish”和”variety of fish”

下图展示了IAN计算的target与context对应的attention weights:

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颜色越深的attention weights值越大，可以看出：

1. 介词，连接词等attention weights小
2. 不同的target对应的context AW不同，对应正确
3. context能反过来对target的词的AW产生影响，比如variety的AW就比较高

写在最后

之后有一篇论文比这篇效果更好《Aspect Level Sentiment Classification with Deep Memory Network》，原因可能是它用了多次hop,提取到了更抽象的内容，本篇论文只做了一次attention,学习到的东西有限。