基于情感膨胀门控CNN的情感-原因对提取

作     者：代建华 邓育彬 Dai Jianhua;Deng Yubin

作者机构：湖南师范大学智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室长沙410081 湖南师范大学语言与文化研究院长沙410081 湖南师范大学信息科学与工程学院长沙410081 

出 版 物：《数据分析与知识发现》 (Data Analysis and Knowledge Discovery)

年 卷 期：2020年第4卷第8期

页      面：98-106页

核心收录：

学科分类：050302[文学-传播学] 05[文学] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0503[文学-新闻传播学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：湖南省科技创新计划项目“湖湘高层次人才聚集工程-创新人才”(项目编号:2018RS3065)和“智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室”(项目编号:2018TP1018)的研究成果之一 

主　　题：情感-原因对抽取 EDGCNN 情感判别 

摘      要：【目的】针对情感-原因对抽取这一情感分析任务,提出情感膨胀门控CNN(EDGCNN)模型。【方法】首先使用情感判别模型CNN找出情感句,然后将情感句编码输入到融入情感特征的EDGCNN模型,找出相应的情感原因,得到情感-原因对,并在实验数据集进行情感原因关键字标注。【结果】召回率和F1值分别达到了63.52%和60.45%,召回率优于已有方法最好结果,F1值与已有方法最优性能相当,而且能从更细粒度实现情感-原因对抽取。【局限】情感-原因对语料规模较小,有待进一步扩充完善。【结论】EDGCNN模型能够从文本中更好地抽取情感-原因对。