Attentional Encoder Network for Targeted Sentiment Classification（2019）
面向的问题： 以前的大多数方法都是用RNN和注意力来模拟语境和目标词。然而，RNN很难并行化，并且随时间截断的反向传播给记忆长期模式带来了困难。
创新：
1.本文提出了一种避免重复出现的注意编码网络（AEN），并采用基于注意的编码器对上下文和目标进行建模。
2.提出了新的bert预训练模型BERT-SPC。序列标注如下：“[CLS] + context + [SEP] + target + [SEP]”
点卷积变换（PCT）：
实验结果：
总结： 面向目标的注意力嵌入网络，就是单独对aspect、sentence进行处理，嵌入方式可以使用预训练的bert或者是glove。感觉并没有什么新东西。