融合RoBERTa和注意力机制的隐喻方面级情感分析

摘要：

针对目前大多数隐喻情感分析方法存在对方面情感注意力引入不足的问题,提出一种用于隐喻方面级情感分类的模型.模型首先通过RoBERTa对具有方面情感信息的文本进行编码,将编码后的方面信息和多层情感注意力信息融合,形成多层方面注意力表征向量.将该表征向量与隐喻句的关联结果作为文本原始特征,利用注意力机制和方面信息对其解码,然后通过卷积网络计算隐喻句与方面词的关联度.将池化层输出结果和卷积计算结果合并,最后计算隐喻句不同方面词的情感极性的概率,完成隐喻情感分析.实验结果表明该模型对3 种情感极性的平均判断准确率分别达到了83.26%,81.69%和56.68%,与基线实验相比均有所提升.

关键词：隐喻情感分析、方面级情感分析、多层注意力机制、RoBERTa

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;国家自然科学基金;自治区重大科技项目

在线出版日期：2023-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2236-2241