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题名融合词性与外部知识的方面级情感分析
被引量：2
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作者
谷雨影
高美凤
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机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第10期2488-2498,共11页
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基金
国家自然科学基金(61373126)。
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文摘
方面级情感分析的目标是识别给定句子中特定方面词的情感极性,目前结合图卷积神经网络和句法依存树的大部分研究侧重于根据句子依赖树学习上下文和方面词间的关系,而没有专注于句法依赖树的构建,从而不能充分地利用依赖树上的信息,并且会引入噪声。针对上述问题,提出一种基于多融合邻接矩阵算法的图卷积网络模型。首先使用外部知识来增强句子中情感词的作用,并利用词性进行信息筛选,去除句子中冗余的依赖关系从而得到剪枝句法依赖树,使用多融合邻接矩阵算法将两者结合得到句法信息,将句法信息和BiLSTM层提取的语义信息输入到简化图卷积网络中进行特征融合。在五个数据集上的实验结果表明,提出的改进方法是有效的,且能明显提高模型性能。
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关键词
方面级情感分析
图卷积神经网络(GCN)
外部知识
词性
句法依赖树
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Keywords
aspect sentiment analysis
graph convolutional network(GCN)
external knowledge
part-of-speech
syntactic dependency tree
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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