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| 基于权重增强的方面级情感分析模型 | |
| 引用本文： | 齐嵩喆,黄贤英,朱小飞.基于权重增强的方面级情感分析模型[J].小型微型计算机系统,2022(4):747-753. |
| 作者姓名： | 齐嵩喆 黄贤英 朱小飞 |
| 作者单位： | 重庆理工大学计算机科学与工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(17XXW005)资助； |
| 摘 要： | 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，并输入到改良的图卷积网络来进行特征融合，最后运用注意力机制进行最终的分类.通过在5个开放数据集上的实验表明，该模型取得了更好的分类效果，进而验证了权重增强的句法依存关系和改良的图卷积网络可以更好地融入句法和上下文信息，在方面级情感分析领域有一定的优势. |
| 关 键 词： | 情感分析 方面级 句法依存树 权重增强 图卷积 |