使用方面引导图注意网络的方面级情感分类模型

摘要：

方面级情感分类的任务是判断给定方面的情感极性,图注意网络是处理句法信息的有效手段,然而传统图注意神经网络在通过中间节点聚合与方面间接相邻的信息时,并不直接考虑该节点与方面的相关性,这将导致不相关信息过多传递到最终表示,影响分类效果.本文提出了使用方面引导图注意网络的方面级情感分类模型,首先使用多头自注意编码学习文本句内表示,然后使用方面引导图注意网络对情感信息进行聚合,同时使用了语义注意力模块突出浅层网络中可能被遮蔽注意力遗漏的情感信息,结合生成最终表示进行分类预测.本文通过公开数据集上的实验证明本文模型具有更好的效果,进而通过实验验证了方面引导图注意网络相比传统图注意网络在方面级情感分类中具有更优的性能以及其它组件的有效性.

关键词：方面级、情感分析、情感分类、方面引导、图注意网络

所属期刊栏目：45

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62066022

在线出版日期：2024-02-03（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：101-107