Gated Neural Networks for Targeted Sentiment Analysis_gated recurrent neural networks

前提

• 文中的各个框架图、示意图都没有画出 target 信息与 context 交互的部分，这可能会产生一些误导，其实 target 信息是参与了门的控制的，即其是直接参与到了情感分类的。

Motivation

• 因为对目标和属性之间的联系建模对于目标情感分析是很重要的，但是之前的做法无论是否通过人工来得到特征，都人为依赖了一些语法、语义信息。

• 之后随着直接通过神经网络训练 word embedding 的方法的出现，得到的 word embedding 带来了更多的更可靠的包含了语义的信息。并且作者注意到了 Vo and Zhang (2015)^[1] 利用这种 word embedding 的方式，这种方法的示意图如下：

如图所示，这种方法首先用 embedding vector 表示句中每个词，之后将整句话分为 tareget 左边的 context、target、target 右边的 context 三部分。之后将每部分都做一个 pooling 的操作得到各自的向量表示。最后将这三部分的 vector 拼接起来作为整句话的表示，以此得到最后的分类结果。

• 但上面这种方法的准确率不高，因为没有完全捕获推文和给定目标实体的语义信息，具体是因为其两点限制：

  1. 池函数虽然可以从单词序列中选择最有用的特征，但不捕获底层的句法和语义信息。
  2. 目标与其上下文之间的交互仅在池函数和线性分类器上隐式建模，而不是显式建模。即在 pool 层里类似黑箱操作，少了些针对性。

方法概述

作者提出了用门控神经网络结构来对 tweet 语句建模，以及实现上下文和目标之间的交互，来解决上述两个限制，模型的框架图如下：

如图所示，模型分为几个部分：

1. 先用 GRNN（Gated Recurrent Neural Network）来对整句话建模。
2. 从 GRNN 中得到的结果根据位置分为三部分（target 左、target、target 右），并分别将其放入一个 pool 中，得到各部分的最终表示。
3. 利用门控机制来完成 left context 和 right context 的交互（target 参与控制左右 context 的交互）。

（因为 target 本身对 context 的建模或者特征提取是有影响的，所以作者加入了 target 信息来帮助控制上面神经网络中的 gates）

方法详述

Modeling Tweet-Level Syntactic and Semantic Information Using Bi-Directional GRNN

这部分没什么需要说明的，下面只说一说作者在这部分定义的符号的含义。

words $\mathbf{x}=[x_1,x_2,\cdots ,x_n]$ 经过 BiGRNN 分别得到正向和负向的隐状态 $h_i$ 和 $h_i^{{}^{\prime }}$，将二者的拼接 $h_i\oplus h_i^{{}^{\prime }}$ 作为第 $i$ 个 word $x_i$ 对应的隐状态。

Modeling the left context, the target entity and the right context respectively

通过 BiGRNN 得到的 words 的隐状态后，分别对 target 左边的 context、target 和 target 右边的 context 进行 pooling 操作，分别得到这三部分的表示 $h_l$、$h_r$ 和 $h_t$。这部分对应的公式为：
$$\begin{gathered} h_l=tanh(pooling(left\_context)\cdot W_7+b_7) \\ {h}_t=tanh(pooling(target)\cdot W_8+b_8) \\ {h}_r=tanh(pooling(right\_context)\cdot W_9+b_9)\text{\hspace{1em}(1)} \end{gathered}$$

Modeling the Interaction between the Target and the Surrounding Context

接下来要利用门控机制来让左右 context 进行交互，以得到最后有利于情感分类的最终表示。（注意：尽管这里说的是让左右 context 进行交互，但是 target 信息也是会参与门的控制的，所以最终的表示也是包含着 target 信息的）。下面是该部分的示意图：

从图中可以看出，该部分是先融合 $h_l$ 和 $h_r$ 得到 ${\tilde{h}}_{lr}$，接着融合 $h_l$、$h_r$、${\tilde{h}}_{lr}$ 得到整个句子的最终表示 $h_{lr}$，接下来我具体说明这两步。

说明之前，我说一下我的说明的思路。因为事实上作者提出的这个门控机制和 GRU(Gated Recurrent Unit) 是非常像的（尽管图 4 长得与 GRU 不是很像），所以我说明时会将图 4 对应着 GRU 来说明，并且为了方便对应，我会倒着说明。接下来正式开始说明：

• 首先，作者得到句子最后的表示 $h_{lr}$ 的过程可以用下面这个公式表示：
  $$h_{lr}=z_l\odot h_l+z_r\odot h_r+z_{lr}\odot {\tilde{h}}_{lr}\text{\hspace{1em}(2)}$$
  其中 $z_l$、$z_r$、$z_{lr}$ 是三个控制门，并且 $z_l+z_r+z_{lr}=\vec{1}$。其实这个公式对应着图 4 很好懂，那这部分如何对应 GRU 呢？其实我们可以大致把 $h_l$ 和 $h_r$ 当成历史状态，${\tilde{h}}_{lr}$ 当成候选状态。为了方便理解，下面给出我写的“等价”公式，下面的公式只是大概表达刚刚表述的意思，并不是很准确：
  $$h_{lr}=(z_l,z_r)\odot (h_l,h_r)+[1-(z_l,z_r)]\odot {\tilde{h}}_{lr}\text{\hspace{1em}(3)}$$
  这下是不是发现和 GRU 很像？

  接下来给出作者对 $z_l$、$z_r$、$z_{lr}$ 的定义：
  $$\begin{gathered} z_l\infty exp(W_4{h}_l+U_4{h}_t+b_4) \\ {z}_r\infty exp(W_5{h}_r+U_5{h}_t+b_5) \\ {z}_{lr}\infty exp(W_6{\tilde{h}}_{lr}+U_6{h}_t+b_6)\text{\hspace{1em}(4)} \end{gathered}$$
  （PS：原文中公式（4）的第 3 个子公式中给出的是 ${\tilde{h}}_{er}$，因为文中没在其他地方见过这个符号，所以应该是写错了。）

  上面这组公式中的 $\infty$ 符号我不太清楚其具体代表什么运算，但根据其作用，应该代表着做 Softmax 操作。

• 现在公式（2）中未定义的只有 ${\tilde{h}}_{lr}$ ，所以下面首先给出其定义：
  $${\tilde{h}}_{lr}=tanh（W_1(r_l\odot h_l)+U_1(r_r\odot h_r)+b_1）\text{\hspace{1em}(5)}$$
  因为上面说过，我们可以将 ${\tilde{h}}_{lr}$ 这部分看作是 GRU 的候选状态，而上面这个公式的形式也基本与 GRU 中获得候选状态的公式相同。同样从这个公式的相似也可以看出作者提出的这个门控模型与 GRU 很相似。

  上式中 $r_l$ 和 $r_r$ 的两个门控的定义为：
  $$\begin{gathered} r_l=sigmoid(W_2{h}_l+U_2{h}_t+b_2) \\ {r}_r=sigmoid(W_3{h}_r+U_3{h}_t+b_3)\text{\hspace{1em}(6)} \end{gathered}$$

上述就是作者模型中的门控部分，之后就是用得到的句子的最终表示 $h_{lr}$ 进行情感分类即可。

Reference

1. Vo, D.-T., and Zhang, Y. 2015. Target-dependent twitter sentiment classifification with rich automatic features. In Proceedings of the IJCAI, 1347–1353.