MASGC：融合特定屏蔽机制的简单图卷积情感分析模型

方面级情感分析目前是基于图卷积神经网络(GCN)来整合句子的语法结构,它能够有效地解决长范围词汇依赖不准确的问题,但GCN却拥有不必要的复杂性和冗余计算。此外,它忽略了属性与上下文之间相对位置的关系。为此,提出了一种新的模型来解决上述问题。首先建立双向GRU层,接着使用位置感知转换增加靠近方面词的上下文词的重要程度,然后通过移除非线性和折叠连续层之间的权重矩阵来降低复杂性;再与特定屏蔽层进行融合实现单层MASGC结构,生成一种新的基于检索上下文的注意力机制;最后通过全连接层给出分类结果。该模型在五个数据集上进行了大量实验,实验结果表明其具有更高的准确率和更少的训练时间。