文本情感分析作为自然语言处理领域的一个重要分支，被广泛运用于舆情分析和内容推荐等领域，近年来成为研究的热点。提出基于语法规则和自注意力机制的GCN情感分析方法。首先，使用GloVe预训练模型与BiLSTM模型提取文本的语义特征，并采用spaCy工具对文本进行句法依存分析，从而提取文本的语法规则。其次，引入自注意力机制，并依据语义特征与语法规则构建GCN模型。最后，采用全连接层和Softmax分类器进行情感分类。实验结果表明，该方法与相关基线模型相比，在Twitter数据集上的准确率和宏F1值分别得到了提升，具有较好的情感分类性能。
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