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田继帅, 艾芳菊
TIAN Jishuai, AI Fangju
摘要: 方面级情感分析作为情感计算领域的重要任务,旨在识别文本中关于特定方面的情感倾向。为了提高在这一任务中的性能,提出了一种增强句法特征与多特征图卷积融合的网络模型(ESMFGCN),利用依赖树表示句子中单词之间的语法结构关系,由于单纯的使用依赖树方法在建模时会引发不相关的噪声问题,引入了短语结构树,并将短语树转化层级短语矩阵,并将由依赖树构造的邻接矩阵和层级短语矩阵合并作为图卷积网络的初始矩阵,用于增强句法信息。为了更精细地捕捉方面词与整个句子之间的关联,引入了注意力机制,对方面词上下文和整个句子建立更为精细的关联,并通过图卷积网络提取语义信息。最后设计融合层用于融合语义信息与句法信息,从而提高方面级情感分析的准确性和鲁棒性。本文在Restaurant、Laptop、Twitter数据集上分别设计对比实验、消融实验和敏感性分析实验,实验结果表明,相较于其他研究方法,本文的方法取得了显著的性能提升,证明了模型的有效性和优越性。