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基于图神经网络的方面级情感分析

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目前基于循环神经网络和注意力机制的方面级情感分析模型缺乏解释相关句法约束和远程单词依赖关系.针对该问题提出结合句子依存树和单词序列信息建立句子关系图模型.首先将句子表示为图,单词作为图的节点,依存句法树的边和单词序列作为图的边;然后提出邻接矩阵标记方案对句子关系图进行标记;最后利用图神经网络实现节点和边的分类任务.该模型在SemEval2014任务中的restaurant和laptop两个数据集上进行实验,在两个数据集上F1值提升了5％左右.实验结果表明,将句子转换成图利用图神经网络对句子进行方面级情感分析是有益的.
Aspect-based sentiment analysis based on graph neural network

张合桥、苟刚、陈青梅

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贵州大学 计算机科学与技术学院,贵州550025

方面级情感分析 情感分析 图神经网络 自然语言处理

国家自然科学基金贵州省自然科学基金

61562009黔科合基础[2019]1088

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.05.0166

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(12)
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