2020年7月30日，研究组两篇论文获NLPCC 2020录用。

硕士生殷熔磾、苏航等同学合作论文《Extracting the Collaboration of Entity and Attribute: Gated Interactive Networks for Aspect Sentiment Analysis》，主要研究方面级情感分析中ACSA（Aspect-based Category Sentiment Analysis）任务，针对aspect中entity属性与attribute属性之间交互关系容易被忽视的问题，该工作提出使用门控交互网络分别建模entity与attribute对于文本的独立和交互信息，结合在SemEval2015和SemEval2016方面情感分析数据集上的实验，验证了工作的有效性。

研究组硕士生林子杰论文《一种基于多任务学习的多模态情感识别方法》，提出一种基于多任务学习的多模态情感识别方法，旨在通过辅助任务学习起到更具有情感倾向性的视频、语音表示，进而提升模态融合的效果。引入了视觉和声学的单模态情感识别任务共同训练，在输入端连接一个共享层，共享层后连接三个任务独有的模型结构，得益于单模态情感识别任务在训练过程中对共享层参数进行调节，模型能够更好捕捉到对应模态的具有情感倾向的特征。

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