基于情感膨胀门控CNN的情感-原因对提取

摘要：

[目的]针对情感-原因对抽取这一情感分析任务,提出情感膨胀门控CNN(EDGCNN)模型.[方法]首先使用情感判别模型CNN找出情感句,然后将情感句编码输入到融入情感特征的EDGCNN模型,找出相应的情感原因,得到情感-原因对,并在实验数据集进行情感原因关键字标注.[结果]召回率和F1值分别达到了63.52％和60.45％,召回率优于已有方法最好结果,F1值与已有方法最优性能相当,而且能从更细粒度实现情感-原因对抽取.[局限]情感-原因对语料规模较小,有待进一步扩充完善.[结论]EDGCNN模型能够从文本中更好地抽取情感-原因对.

关键词：情感-原因对抽取、EDGCNN、情感判别

所属期刊栏目：4

分类号：TP391;G202(计算技术、计算机技术)

资助基金：本文系湖南省科技创新计划项目“湖湘高层次人才聚集工程-创新人才”;“智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室”

在线出版日期：2020-11-12（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：98-106