摘要：以用户情感需求为导向进行产品的设计和营销定位已成为研究热点，细粒度的情感挖掘可进一步提高评论分析的效率。提出一种面向方面深度记忆网络模型进行细粒度情感分析。对京东等信息技术产品评论数据进行爬取，应用依存句法分析方法抽取评论中的方面词，采用基于自我关注机制的深度记忆网络模型实现基于方面的细粒度情感分类。实验结果表明，面向方面深度记忆网络模型在英文数据集上的准确率相比一些经典模型有所提升，同时在京东等40?1000条IT的用户评价数据进行情感倾向分析也具有良好的效果。
李晋源，康雁，杨其越，王沛尧，崔国荣. 面向方面记忆网络的信息技术产品细粒度情感分析[J] ●●●●。计算机工程与应用, 2020, 56(3): 159-164.
李金元、康燕、杨启月、王培瑶、崔国荣。基于Aspect-Based Memory Network的细粒度产品情绪分析[J]。计算机工程与应用，2020，56（3）：159-164。
