方面情感分类中基于理据选择的模型解释方法和评估方法

本公开提供了一种方面情感分类中基于理据选择的模型解释方法，该方法采用解释模块处理输入文本，在输入的内容中选择理据；ASC模型对原始输入以及理据内容进行情感极性预测，得到YI以及YR；通过最大化理据XR的简洁性和连贯性以及YI与YR一致性，构建优化目标函数，对解释模块进行训练；训练好的解释模块所提取的理据为ASC模型决策依据。该方法能够在无需拆解模型结构的情况下，提取方面级情感分类模型的决策依据。基于上述解释方法提取的理据，通过比较理据与输入文本的方面项真正对应的描述内容，可以对ASC模型的情感极性分类质量进行评估。该评估方法突破了仅关注模型输出准确性的范畴，从决策依据的角度来评估模型。