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基于双策略图卷积网络的方面级情感分析
1
作者
孙赫文
孟佳娜
+1 位作者
丁梓晴
江烽
《大连民族大学学报》
CAS
2024年第1期73-79,共7页
针对依赖解析结果不准确和在线评论复杂性导致的方面词情感分类效果差的问题。提出一种基于双策略图卷积网络(Dual-Strategy Graph Convolutional Network)模型的方法。首先利用依赖解析器中反映所有依赖关系的概率矩阵构造一个具有丰...
针对依赖解析结果不准确和在线评论复杂性导致的方面词情感分类效果差的问题。提出一种基于双策略图卷积网络(Dual-Strategy Graph Convolutional Network)模型的方法。首先利用依赖解析器中反映所有依赖关系的概率矩阵构造一个具有丰富句法知识的SynGCN模块,其次利用自注意力机制获得邻接矩阵形式的注意力得分矩阵作为WcoGCN模块的邻接矩阵,并利用正则化器约束该模块中的注意力分数来精准捕获词之间的相关性。实验结果表明:该模型准确率、F1值均优于其他的模型,能够提升公共数据集的情感分类效果。
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关键词
方面词
情感词
依赖关系
syngcn
WcoGCN
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职称材料
题名
基于双策略图卷积网络的方面级情感分析
1
作者
孙赫文
孟佳娜
丁梓晴
江烽
机构
大连民族大学计算机科学与工程学院
出处
《大连民族大学学报》
CAS
2024年第1期73-79,共7页
基金
大连民族大学研究生创新项目(0108-100002)。
文摘
针对依赖解析结果不准确和在线评论复杂性导致的方面词情感分类效果差的问题。提出一种基于双策略图卷积网络(Dual-Strategy Graph Convolutional Network)模型的方法。首先利用依赖解析器中反映所有依赖关系的概率矩阵构造一个具有丰富句法知识的SynGCN模块,其次利用自注意力机制获得邻接矩阵形式的注意力得分矩阵作为WcoGCN模块的邻接矩阵,并利用正则化器约束该模块中的注意力分数来精准捕获词之间的相关性。实验结果表明:该模型准确率、F1值均优于其他的模型,能够提升公共数据集的情感分类效果。
关键词
方面词
情感词
依赖关系
syngcn
WcoGCN
Keywords
aspect words
sentiment words
dependency relationship
syngcn
WcoGCN
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双策略图卷积网络的方面级情感分析
孙赫文
孟佳娜
丁梓晴
江烽
《大连民族大学学报》
CAS
2024
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