基于情感增强与双图卷积网络的方面级情感分析

方面级情感分析旨在检测给定方面句子的情感极性。现有研究大多在句法依存树上构造图卷积网络,以获取方面词与上下文之间的句法信息。然而这类方法存在提取信息不够丰富、缺乏对句子中情感信息的挖掘等问题。针对上述问题,提出基于情感增强与双图卷积网络的方面级情感分析模型。该模型由双通道图卷积网络组成,旨在挖掘句子中的情感信息、句法信息和语义信息。利用位置信息和情感知识在依存树上构造情感增强依存图,并以此构建情感增强图卷积网络,增强方面词与上下文之间的情感依赖关系,同时挖掘句子中丰富的句法信息特征。构建基于多头注意力机制的图卷积网络,获取句子中的语义特征信息。对双图卷积网络的输出特征进行掩码、平均池化和拼接等操作,并通过情感分类层进行分类。实验结果表明,该模型与经典的图卷积网络模型(ASGCN)相比,在Restaurant、Laptop和Twitter数据集上的准确率和F1值分别提升3.43和5.69、3.13和3.92、3.57和4.02个百分点,具有较好的情感分类性能。     

一种用于方面级情感分析的知识增强双图卷积网络

近年来,深度神经网络特别是图神经网络在方面级情感分析任务上取得了较大进展,但是仍存在未充分利用外部知识信息、句法依赖树的边关系信息以及知识图谱结构信息的缺陷.针对上述问题,本文提出了一种知识增强的双图卷积网络BGCN-KE(Knowledge-enhanced Bi-Graph Convolutional Network).首先,提出一种融合句法依赖关系与外部知识的子图构造算法,得到节点间语义关系更紧密的知识子图.其次,提出了双图卷积网络,分别利用两个图卷积网络在句法依赖知识子图中引导评论文本的节点学习邻接节点的外部知识,以及在评论文本的句法依赖图中融合特定方面相关的语义信息,从而增强评论文本的特定方面知识表示和语义表示.再次,BGCN-KE引入边关系注意力机制,更好地捕获特定方面和上下文词语间的语义关系.最后,提出了一种多级特征融合机制,充分融合特定方面相关的外部知识、语义信息和边关系特征.多个公共数据集上的实验证明,BGCN-KE的性能优于最新的对比模型.     

基于情感知识的双通道图卷积网络的方面级情感分析

方面级情感分析是一项细粒度情感分析任务,其目标是对句子中给定的方面词进行情感极性分类。当前的情感分类模型大多在依存句法树上构建图神经网络,从依存句法树上学习方面词与上下文之间的信息,缺乏对句子中情感知识的挖掘。针对这个问题,文中提出了一种基于情感知识的双通道图卷积网络的情感分类模型(Dual-channel Graph Convolutional Network with Sentiment Knowledge, SKDGCN)。该模型由情感增强的依存图卷积网络(Sentiment-enhanced Dependency Graph Convolutional Network, SDGCN)和注意力图卷积网络(Attention Graph Convolutional Network, AGCN)组成,两个图卷积网络分别学习方面词与上下文词的句法依赖关系和语义关系。具体地,SDGCN在句法依存树上融合SenticNet中的情感知识以增强句子的依赖关系,使得模型既考虑了上下文词与方面词的句法关系,也考虑了上下文中意见词与方面词的情感信息;AGCN使用注意力机制学习方面词与句子中上下文的语...     

基于权重增强的方面级情感分析模型

方面级情感分析的目的在于判断文本在不同方面的情感极性.以往的研究大多集中在基于无权的句法依存树来构建网络模型.由于方面词和非方面词的句法依存关系对于目标情感的重要性是不同的,提出了基于权重增强并结合图卷积的神经网络模型(AW-IGCN).通过带权矩阵来储存更完整的句法结构,同时利用GRU来获得上下文信息,并输入到改良的...     

基于局部特征聚焦的方面级情感分析

现有方面级情感分析模型忽略了各词间句法关系且未能针对性地提取语义信息。为此,提出一种可聚焦局部上下文特征的方面级情感分析模型,其核心思想在于构建局部上下文加权邻接图和动态赋权方法,通过图卷积神经网络生成聚焦于局部上下文信息的方面词特征。具体地,首先采用局部上下文动态赋权方式增加局部上下文的关注度;其次,在提取句法依存关系的基础上为上下文各节点赋权,构建针对局部上下文赋权的邻接图;最后,由图卷积神经网络提取聚焦于局部上下文信息的方面词特征。在公开数据集上的实验结果表明,与ASGCN相比,提出模型在restaurant和laptop数据集中的宏F₁值分别提高了1.76%和1.12%,经过局部上下文加权,聚焦局部特征所得信息有助于提高分类效果。     

基于方面-词性感知的方面级情感分析

方面级情感分析是自然语言处理的研究热点之一,其任务目的是预测句子中给定方面的情感极性。目前已有研究大多忽略了方面词和特定词性单词在过滤情感极性相关上下文语义信息和理解上下文语法信息中的作用。为此,提出一种基于方面-词性感知的图卷积网络ASP＿POSGCN。采用双向长短期记忆网络建模上下文和词性信息,经由门控机制筛选方面词相关上下文语义信息,再使用词性信息隐藏层状态进一步过滤;同时设计方面-词性感知矩阵算法,根据不同词性单词对方面词情感极性的贡献重构句子原始依存关系以获取重构依存句法图,将原始依存句法图和重构依存句法图应用于双通道图卷积网络和多图感知机制;最后,使用过滤后的上下文语义信息与双通道图卷积网络的输出计算注意力得到最终分类表示。实验结果表明,该模型在Twitter、Laptop14、Restaurant14和Restaurant164个公开数据集上的准确率分别为74.57%、79.15%、83.84%、91.23%,F1值分别为72.59%、75.76%、77.00%、77.11%,与传统方面级情感分析基准模型相比均有提升,有助于方面级的情感极性分类。     

基于语序知识的双通道图卷积网络方面级情感分析

当前大多数基于图卷积网络的方面级情感分析方法利用文本的句法知识、语义知识、情感知识构建文本依赖,但少有研究利用文本语序知识构建文本依赖,导致图卷积网络不能有效地利用文本语序知识引导方面项学习上下文情感信息,从而限制了其性能。针对上述问题,提出基于语序知识的双通道图卷积网络(dual-channel graph convolutional network with word-order knowledge, WKDGCN)模型,该模型由语序图卷积网络(word-order graph convolutional network, WoGCN)和情感知识结合语义知识增强的句法图卷积网络(sentiment and attention-enhanced graph convolutional network, SAGCN)组成。具体地,WoGCN基于文本的语序知识构建图卷积网络,由文本的语序依赖引导方面项特征学习上下文情感信息;SAGCN利用SenticNet中的情感知识结合注意力机制增强句法依赖,利用增强后的句法依赖构建图卷积网络,以此引导方面项特征学习上下文情感信息;最后融合两个图卷积网...     

结合依存图卷积与文本片段搜索的方面情感三元组抽取

现有基于序列标注或文本生成的三元组抽取模型通常未考虑完整文本片段级别的交互,且忽略了句法知识的应用。为解决上述问题,提出一种基于依存图卷积与文本片段搜索的深度学习模型来联合抽取方面情感三元组。通过预训练语言模型BERT编码层学习句子中每个单词的上下文表达,同时利用图卷积神经网络学习句子单词之间的依存关系和句法标签信息,以捕获远距离的方面词与观点词之间的语义关联关系,并采用文本片段搜索构造候选方面词与观点词及其特征表示,最终使用多个分类器同时进行方面词与观点词抽取及情感极性判断。在ASTE-Data-V2数据集上的实验结果表明,该模型在14res、14lap、15res和16res子集上的F1值相比于JET模型提升了10.61、10.54、4.91和8.48个百分点,具有较高的方面情感三元组抽取效率。     

句法特征融合增强的方面级情感分析

方面级情感分析是情感分析领域的一项关键任务,其目的是分析目标文本中各个方面的情感极性.句法依存树曾被广泛用于方面级情感分析任务中,目前的特征提取和交互方式仅限单一特征级,未能充分利用句法依存树上的有效信息.针对该问题,提出了一种基于句法依存树的多级特征提取算法来建立方面级情感分析模型.首先利用深度优先搜索得出句子的浅层特征表示,然后通过划分子图改进传统图卷积神经网络的建模方式来提取句子的深层特征表示,最终融合多级特征的句子表示并进行情感分类.在4个开放数据集上分类准确率都取得1.64%～2.12%的提升,F1值取得2.24%～4.97%的提升.实验结果表明基于该方法建模能获取更充分的多层句法特征信息、有效提高分类效果.     

基于渐进增强与图卷积的方面级情感分析模型

方面级情感分析的任务目标是对评论中的特定方面词情感极性的判别,近年来的大多研究方法都采用句法依存树结合图卷积网络来构建模型,但是对句法依存结构的使用过于直接且忽略了在生成树是伴随的噪声影响,因此提出了一种渐进增强结合双向图卷积模块的情感分类模型（PCB-GCN）。首先,设计渐进增强算法来获取更加特异性的句法依存树,利用BiLSTM来提取语义,同时针对不同方向的句法图结构采用双向图卷积模块进行特征提取,最后将句法特征与上下文语义通过协同融合网络结合起来进行最终分类。模型在多组公开数据集上进行了实验,均取得了相比目前基线模型更好的效果。     

基于BiGCN和IAM的方面级情感分类模型

目前基于神经网络的方面级情感分类模型很少会考虑上下文单词与方面词之间的句法依存关系,可能会错误地将与方面词语法无关的上下文单词作为方面词的情感特征;另一方面大多数方法也忽略了上下文与方面词之间的交互信息。针对这两个问题,提出了基于双向图卷积网络（BiGCN）和交互注意力机制（IAM）的方面级情感分类模型（BiGCN-IAM）,该模型在句法依存树上使用双向图卷积网络提取上下文单词和方面词之间的句法依存关系,然后使用掩码层得到特定的方面词表示;最后使用交互注意力机制学习上下文与方面词之间的交互信息,同时提取了上下文中的重要情感特征和方面词中对分类有贡献的特征。通过在五个公开数据集上的实验证明,该模型效果优于基线模型。     

融合双图卷积与门控线性单元的方面级情感分析模型

方面级情感分析旨在确定句子中给定方面的情感极性。现有的基于图神经网络的方面级情感分析存在以下2个方面的不足:忽略了不同类型的句法依存关系和语料库中的词共现信息,以及不能准确地控制情感信息流向给定方面。针对以上问题,提出融合双图卷积与门控线性单元(GLU)的方面级情感分析模型。该模型首先采用全局词汇图来编码语料库中的词共现信息,在词汇图和句法图上利用分类概括结构来区分各种词共现频率和不同类型的句法依存关系。然后分别在2个图上进行双层卷积,继而使用Bi Affine变换模块作为桥梁,在2个图卷积网络模块之间有效地交换相关特征,从而有效地融合句法信息和词汇信息。最后利用GLU控制情感信息流向给定方面,使模型可以更专注地分析与该方面相关的情感信息,避免不相关的情感信息影响对给定方面的情感分析结果,从而提高分析的准确性。实验结果表明,在Twitter、Laptop14、Restaurant15和Restaurant16数据集上,该模型的准确率分别达到74.82%、77.61%、82.29%和89.81%,F1值分别达到72.97%、73.52%、67.72%和73.37%,方面级情感分类效果明显...     

基于深度BiLSTM和图卷积网络的方面级情感分析

现有方面级情感分析方法,存在无法获取最优文本表示和使用普通图卷积网络不能提取依存图中深层结构信息的问题。为此,提出了一种基于深度BiLSTM（DBiLSTM）和紧密连接的图卷积网络（DDGCN）模型。首先,通过DBiLSTM获取方面词与上下文单词间的深层语义信息;其次,在原始图卷积网络中加入紧密连接,以生成能提取深层结构信息的紧密图卷积网络;然后,利用改进后的图卷积网络捕获依存图上的结构信息;最终,将融合2种深层信息的文本表示用于情感分类。3个数据集上的实验结果表明,DDGCN模型相比对比模型在准确度和F1上均有提升。     

基于图卷积记忆网络的方面级情感分类

在方面级情感分类中,常用的方法是用卷积神经网络或循环神经网络提取特征,利用注意力权重获取序列中不同词汇的重要程度。但此类方法未能很好地利用文本的句法信息,导致模型不能准确地在评价词与方面词之间建立联系。该文提出一种图卷积神经记忆网络模型(MemGCN)来解决此依赖问题。首先通过记忆网络存储文本表示与辅助信息,然后利用基于依存句法树的图卷积神经网络获取文本的句法信息。最后,使用注意力机制融合句法信息与其他辅助信息。在SemEval 2014任务和Twitter数据集上的实验结果表明,MemGCN显著提升了模型性能。     

基于自注意力门控图卷积网络的特定目标情感分析

基于特定目标的情感分析旨在预测句子中不同方面表达的不同情感倾向。针对之前利用循环神经网络（RNN）结合注意力机制的网络模型所带来的训练参数多且缺少对相关句法约束和长距离词依赖机制解释的问题,提出自注意力门控图卷积网络MSAGCN。首先,模型采用多头自注意力机制编码上下文词和目标,捕获句子内部的语义关联;然后,采用在句子的依存树上建立图卷积网络的方法获取句法信息以及词的依存关系;最后,通过带有目标嵌入的门控单元（GTRU）获取特定目标的情感。与基线模型相比,所提模型的准确率和调和平均值F1分别提高了1%~3.3%和1.4%~6.3%;同时,预训练的BERT模型也被应用到当前任务中,使模型效果获得了新的提升。实验结果表明所提出的模型能更好掌握用户评论的情感倾向。     

基于图卷积网络的特定方面情感分析

方面级情感分析是细粒度情感分析的一个基本子任务,旨在预测文本中给定方面或实体的情感极性。语义信息、句法信息及其交互信息对于方面级情感分析是极其重要的。该文提出一种基于图卷积和注意力的网络模型(CA-GCN)。该模型主要分为两部分,一是将卷积神经网络结合双向LSTM获取的丰富特征表示与图卷积神经网络掩码得到的方面特征表示进行融合;二是采用两个多头交互注意力融合方面、上下文和经图卷积神经网络得到的特征信息,而后接入多头自注意力来学习信息交互后句子内部的词依赖关系。与ASGCN模型相比,该模型在三个基准数据集(Twitter、Lap14和Rest14)上准确率分别提升1.06%、1.62%和0.95%,F₁值分别提升1.07%、2.60%和1.98%。     

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...     

基于关系特征交互的方面级情感分类方法

方面级情感分类是一项细粒度的情感分析任务,其目的是识别一句话中的方面词、观点项及其对应的情感极性。现有的方面级情感分类方法对模型的构建存在不足,难以有效利用句子中的依存关系信息,从而导致分类准确率较低。基于此,该文提出一种基于关系交互的图注意力网络模型。该模型首先利用单词之间的依存关系构建句法依存树,并使用双向门控循环单元提取句子上下文特征,然后将两者融入图注意力网络和关系感知网络中进行关系交互,以学习句子间的句法和语义信息,最后将关系的表征结果结合并输出方面词的情感类别(正面、负面、中性)。在四个公开数据集上的实验结果表明,该模型在方面级情感分类任务上充分挖掘并利用了文本的句法关系信息,进一步提升了情感分类的准确率。     

SS-GCN:情感增强和句法增强的方面级情感分析模型

方面级情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis, ABSA)作为知识图谱下游应用，属于细粒度情感分析任务，旨在理解人们对评价目标在方面层次的情感极性。近年来，相关研究已经取得显著进步，但现有方法侧重于利用句子内的顺序性或句法依赖约束，而没有充分利用上下文词与方面词之间的依赖类型。此外，现有的基于图卷积神经网络模型对节点特征保留的能力不足。针对该问题，首先，在句法依赖树的基础上，充分挖掘上下文词与方面词之间的依赖类型，将其融入依赖图的构建；其次，定义了一个“敏感关系集合”,利用它来构建辅助句以增强特定上下文词与方面词之间的关联性，同时结合情感知识网络SenticNet以增强句子的依赖图，进而改进图神经网络的构建；最后，引入上下文保留机制，来减小节点特征在多层图卷积神经网络中的信息损失。提出的SS-GCN模型将并行学习到的句法表示和上下文表示进行融合以完成情感增强和句法增强。在3个公开数据集上进行了广泛的实验，证明了SS-GCN的有效性。     

基于图卷积网络的多交互注意方面级情感分析

为解决当前方面级情感分析中提取语义句法信息不充分导致分类结果不准确的问题,提出一种基于图卷积网络的多交互注意模型。基于注意力机制和句法相对距离分别重构带有权重的语义图邻接矩阵和句法图邻接矩阵,以这种方式存储更多信息,结合图卷积网络充分挖掘上下文中更深层次的语义和句法信息;通过掩码机制和交互注意完成方面词与上下文的语义交互和句法交互,捕获相关关联并进行特征融合。在SemEval 2014和Twitter数据集上进行实验,实验结果表明,该模型与基于注意力的模型和基于图卷积网络的模型相比,有更好的分类效果。