摘要

基于方面的情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA）因其广泛的应用前景，近年来受到越来越多关注。然而，在现有的ABSA数据集中，大多数句子仅包含一个方面，或包含多个具有相同情感极性的方面，这使得ABSA任务退化为句子级情感分析，限制了其研究深度。为此，本文提出一个大规模的多方面多情感（Multi-Aspect Multi-Sentiment, MAMS）数据集，其中每条句子均包含至少两个不同方面，且这些方面具有不同的情感极性。该数据集的发布将有力推动该领域的研究进展。此外，本文还提出两种简单而有效的模型——CapsNet与CapsNet-BERT，充分融合了近期自然语言处理技术的优势。在所构建的新数据集上的实验结果表明，所提出的模型显著优于当前最先进的基线方法。