融合动态语义及静态结构特征的方面级情感分析

作     者：尹文晓 周建设 马登豪 吕学强 

作者机构：首都师范大学中国语言智能研究中心 河北北方学院信息科学与工程学院 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024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）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(项目编号:62171043,62202061) 国家语委项目(项目编号:ZDI145-10) 北京市自然科学基金(项目编号:4212020) 国家语委重点项目(ZDI145-17) 

主　　题：方面级情感分析 动态语义 静态结构 图注意力网络 

摘      要：方面级情感分析作为细粒度情感分析任务，其目标是判断给定句子中特定方面的情感极性。目前这项任务面临的主要挑战是能否准确地建模方面词与观点词之间的关系。为了解决这个问题，从获取句子的动态语义特征和静态结构特征两方面出发，对方面词与观点词之间的关系进行建模。首先，该模型通过引入动态调整权重适配器，在结合上下文的基础上获取方面感知动态语义特征，同时按照短语-分句结构的句法层次与图注意力网络结合，从而利用更全面的句法信息来获取方面感知静态结构特征，最后，通过融合动态语义特征和静态结构特征实现更准确的方面级情感极性预测。实验结果表明，该模型在Rest14、Laptop14、Twitter这3个公开数据集上，准确率和Macro-F1值相比于基线模型均有所提升，具有较好的方面级情感分析性能。