基于词共现的方面级情感分析模型

TP391; 针对方面级情感分析存在的局部信息捕捉不充分、多个意见词混淆的问题,提出了一种基于词共现的方面级情感分析模型.该模型将方面级情感分析看成句子对任务,利用BERT获得包含上下文与方面词交互注意力的节点信息;同时,对每条数据样本构建独立的词共现图,使用门控图神经网络更新节点,加强方面词附近信息的融合,减少无关意见词的干扰;之后在自注意力层进一步融合全局信息,最终取出方面词节点送入非线性层获得分类结果.与6个基线模型的对比实验结果表明,该模型有效地提升了方面级情感分析的准确性....

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Bibliographic Details
Published in计算机工程与科学 Vol. 44; no. 11; pp. 2071 - 2079
Main Authors 杨春霞, 姚思诚, 宋金剑
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 江苏省大数据分析技术重点实验室,江苏南京 210044 2022
南京信息工程大学自动化学院,江苏南京 210044
江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京 210044
Subjects
门控图神经网络
自注意力
BERT
方面级情感分析
词共现图
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ISSN1007-130X
DOI10.3969/j.issn.1007-130X.2022.11.021

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Summary:TP391; 针对方面级情感分析存在的局部信息捕捉不充分、多个意见词混淆的问题,提出了一种基于词共现的方面级情感分析模型.该模型将方面级情感分析看成句子对任务,利用BERT获得包含上下文与方面词交互注意力的节点信息;同时,对每条数据样本构建独立的词共现图,使用门控图神经网络更新节点,加强方面词附近信息的融合,减少无关意见词的干扰;之后在自注意力层进一步融合全局信息,最终取出方面词节点送入非线性层获得分类结果.与6个基线模型的对比实验结果表明,该模型有效地提升了方面级情感分析的准确性.
ISSN:1007-130X
DOI:10.3969/j.issn.1007-130X.2022.11.021