结合多层注意力和GCN的方面情感三元组抽取
Aspect Sentiment Triplet Extraction Based on Multi-layer Attention and GCN作者机构：昆明理工大学云南省人工智能重点实验室 昆明理工大学信息工程与自动化学院
出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)
年 卷 期：2023年
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：针对传统两阶段管道方法忽略情感三元组元素之间的相互联系，以及存在误差传播等问题，提出一种结合多层注意力机制和图卷积网络的端到端方面情感三元组抽取模型AGGTS。首先，利用依赖关系树构造方面项、观点项与其他词之间的相对距离和依存关系；其次，图卷积网络通过依赖关系树构造的依存关系来建模句子的结构，捕获句子中词之间的语义信息和句法依赖关系，并且引入位置注意力机制和多头注意力机制，对每个方面项、观点项与其上下文词之间进行建模；最终从词对关系标签结果中抽取三元组。实验结果表明，本文方法在四个数据集上的评价指标均取得显著提升，验证了本文方法的有效性.
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