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基于多依赖图和知识融合的方面级情感分析模型

Aspect-based sentiment analysis model based on multi-dependency graph and knowledge fusion

作     者:何勇禧 韩虎 孔博 HE Yongxi;HAN Hu;KONG Bo

作者机构:兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070 

出 版 物:《浙江大学学报(工学版)》 (Journal of Zhejiang University:Engineering Science)

年 卷 期:2024年第58卷第4期

页      面:737-747,837页

核心收录:

学科分类:0810[工学-信息与通信工程] 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)] 

基  金:国家自然科学基金资助项目(62166024) 

主  题:方面级情感分析 多依赖图 知识图谱 图卷积网络 情感知识 概念知识 

摘      要:方面级情感分析存在以下问题:句法依赖解析方式单一,语法信息的提取和利用不完善;外部知识库使用有限,无法提供足以判断情感的背景知识与信息;引入的知识过多,导致结论出现偏差.为此提出新的方面级情感分析模型,使用2种不同的句法解析方式对句子构建2种句法依赖图.依据外部情感知识构建情感关系图,引入概念知识图谱增强句子中的方面词本体,构建与经过概念知识图谱增强的句子对应的可见矩阵.使用双通道图卷积神经网络处理依赖图、情感关系图与可视矩阵,融合依赖图与情感关系图,对特定方面的特征表示进行语义、句法双交互.实验结果表明,所提模型在多个数据集上的准确率和宏F1值均显著优于主流模型.

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