基于图卷积和注意力的方面级情感分类

摘要：

为解决图注意力网络对边信息的忽视和固定卷积层数的方法不能自适应获取情感词信息的问题,提出一种基于图卷积和注意力的方面级情感分类模型.加入句法依存边信息提高对不同句法连接词的区分度;一个迭代注意力机制被设计用于建立方面词和句中所有词的关联关系,自适应选择全局词信息.模型在Twitter、Rest14和Rest16数据集上获得更好的性能.实验结果验证了该方法的有效性.

关键词：情感分类、方面级情感分析、图卷积网络、观点词、依存树、注意力机制、门机制

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;新疆维吾尔自治区教育基金项目

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2657-2663