基于关系图卷积神经网络与双注意力的方面级情感分析

作     者：方云龙 李卫疆 FANG Yunlong;LI Weijiang

作者机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500 

出 版 物：《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 (Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications(Natural Science Edition))

年 卷 期：2023年第35卷第6期

页      面：1164-1173页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(62066022) 

主　　题：方面级情感分析 关系感知注意力 双注意力 图卷积神经网络 

摘      要：现有基于句法依存树的方面级情感分析模型大多只关注了句子的句法依赖结构,忽视了单词间的位置语义关系,同时现有模型只关注图卷积神经网络最后一层的输出,不能从不同的图卷积层学习。针对这个问题,提出了一种基于关系图卷积神经网络与双注意力的方面级情感分析模型。通过关系感知注意力抽取文本的位置语义关系,并与句法依存树结合,获取文本中丰富的结构信息,使用图卷积神经网络提取方面词的深层表示,使用双注意力机制融合不同图卷积层的输出,结合方面词的深层表示和上下文信息进行情感分类。在semval14和twitter数据集上的实验结果表明,与基准实验相比,关系图卷积网络和双注意力结构可以有效地提高模型的整体性能。