多源知识融合的方面级情感分析模型

作     者：韩虎 郝俊 张千锟 赵启涛 HAN Hu;HAO Jun;ZHANG Qiankun;ZHAO Qitao

作者机构：兰州交通大学电子与信息工程学院 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2024年第50卷第9期

页      面：2688-2695页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62166024)~~ 

主　　题：方面级情感分析 图卷积网络 多源融合 知识图谱 交互注意力机制 

摘      要：方面级情感分析(ABSA)是一项细粒度情感分析任务，其目的是针对评论语句中出现的特定方面给出对应的情感极性。现有的基于深度学习的ABSA方法大多侧重于评论语句语义和句法的挖掘，往往忽略了评论语句可能涉及的概念知识和情感程度信息。针对此问题，提出一种融合多源知识的神经网络模型，通过句法依赖揭示句子的结构框架、词共现捕捉单词之间的语义联系、情感网络和概念图谱的嵌入为模型提供情感和背景知识，共同实现评论语句上下文与评价方面的增强表示，并通过双交互注意力模式实现评论语句上下文与评价方面的协调优化。通过在4个公开数据集上的实验验证，该模型在ABSA任务中，准确率分别达到了75.00%、77.90%、81.55%、90.10%，与基准模型相比均有所提高。研究成果不仅验证了多源知识融合在ABSA任务中的有效性，也为未来的研究提供了新的思路和方法。