面向方面级情感分析的交互关系图注意力网络

摘要：

方面级别情感分析旨在分析网络评论每个方面的情感极性,是一种细粒度的情感分析技术.已经有许多相关研究把语法依赖树与图注意力网络结合应用到该任务,取得了较好的成绩.针对以往研究忽略关系类型信息,没有充分挖掘关系类型所包含的潜在语义信息,以及忽略了依赖关系和关系类型之间的联系等问题,提出了一种基于图注意力网络的交互关系图注意力网络模型(interactive relation graph attention network,IRGAT).该模型提取关系类型的特征信息,使其与图注意力网络提取的上下文特征信息交互学习,使它们相互联系,强化各自的特征表示能力.通过方面注意力机制融合特征,再使用分类器捕获情感分类结果.该模型在四个公开数据集上进行了实验,实验结果表明,与现有的方面级情感分析模型相比,IRGAT模型的预测准确率和MF1值分别平均提升了1.52和1.56个百分点.

关键词：神经网络、方面级情感分析、语法依赖树、交互注意力机制、图注意力网络

所属期刊栏目：59

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;福州市科技创新平台项目;中央引导地方项目

在线出版日期：2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：187-195