结合上下文和依存句法信息的中文短文本情感分析
依存句法分析旨在从语言学的角度分析句子的句法结构.现有的研究表明,将这种类似于图结构的数据与图卷积神经网络(Graph Convolutional Network,GCN)进行结合,有助于模型更好地理解文本语义.然而,这些工作在将依存句法信息处理为邻接矩阵时,均忽略了句法依赖标签类型,同时也未考虑与依赖标签相关的单词语义,导致模型无法捕捉到文本中的深层情感特征.针对以上问题,提出了一种结合上下文和依存句法信息的中文短文本情感分析模型(Context and Dependency Syntactic Information,CDSI).该模型不仅利用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)提取文本的上下文语义,而且引入了一种基于依存关系感知的嵌入表示方法,以针对句法结构挖掘不同依赖路径对情感分类任务的贡献权重,然后利用GCN针对上下文和依存句法信息同时建模,以加强文本表示中的情感特征.基于SWB,NLPCC2014和SMP2020-EWEC数据集进行验证,实验表明CDSI模型能够有效融合语句中的语义以及句法结构信息,在中文短文本情感二分类以及多分类中均取得了较好的效果.
句法结构、上下文信息、GCN、中文短文本
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61802433
2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
307-314
