检索结果-南通市图书馆

数据分析与知识发现 2024年

作者：谢珺高婧续欣莹郝戍峰刘雨欣太原理工大学电气与动力工程学院太原理工大学电子信息与光学工程学院太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)

[目的]为解决ABSA大多数GCN模型中构建句法依赖图时忽略情感知识、句法依赖图中依赖关系过多产生噪声、对长距离或不连贯单词建模时性能降低等不足。[方法]利用情感常识知识库SenticNet7中情感得分改进句法依赖图并考虑对多种句法依赖... 详细信息

[目的]为解决ABSA大多数GCN模型中构建句法依赖图时忽略情感知识、句法依赖图中依赖关系过多产生噪声、对长距离或不连贯单词建模时性能降低等不足。[方法]利用情感常识知识库SenticNet7中情感得分改进句法依赖图并考虑对多种句法依赖关系类型分类降噪，其次使用双Transformer网络增强处理长距离词的性能，同时改进句法依赖图能增强语义特征的表示学习。[结果]在五个公开数据集上，所提模型的F1值分别达到74.97%、76.13%、74.83%、68.01%、74.54%，与多种基准模型相比，其F1值分别平均提高3.85%、5.22%、3.48%、6.80%、7.49%。[局限]由于数据集中存在一定比例的隐式情感句，所提模型无法学习到更准确的隐式情感特征，分析结果受限。[结论]所提模型融合情感常识知识和降噪后句法关系重构双Transformer网络，改善了ABSA的效果。

关键词：方面级情感分析句法依赖图情感知识降噪句法图双Transformer网络

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基于图卷积网络的方面级情感分析研究

基于图卷积网络的方面级情感分析研究

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作者：冯乐西华大学

学位级别：硕士

随着互联网的快速发展,网络评论数量大幅度增加,如果能够准确快速地挖掘出这些文本评论所携带的情感极性,就可以把控舆论导向,精准定位用户喜好,所以对于文本的情感分析是自然语言处理领域的研究重点。本文研究的是方面级情感分析,对句... 详细信息

随着互联网的快速发展,网络评论数量大幅度增加,如果能够准确快速地挖掘出这些文本评论所携带的情感极性,就可以把控舆论导向,精准定位用户喜好,所以对于文本的情感分析是自然语言处理领域的研究重点。本文研究的是方面级情感分析,对句子中的每一个方面都预测出情感极性,为细粒度的情感分析任务。图卷积网络在方面级情感分析中已展现了优异的效果,然而在GCN迭代计算过程中长距离情感信息可能被削弱,并且短句的句法依赖图缺少情感强弱信息,为解决以上缺陷,本文的主要工作如下:(1)针对长距离情感信息会在GCN迭代计算中削弱的问题,本文提出了基于距离重构依赖图的图卷积网络模型(DRD-GCN)。由于长句的句法依赖图中情感词和目标方面词可能相距较远,而GCN的每一次迭代只能学习到直接相邻结点的信息,因此长距离情感词携带的情感依赖信息在迭代中会被削弱甚至消失。DRD-GCN模型计算出目标方面词与情感词的距离,根据距离远近将这些情感词与目标方面词进行连接,增加若干条依赖边对句法依赖图进行重构,拉近情感词与目标方面词之间的距离,使得在GCN迭代过程中不会弱化或者丢失远距离情感词携带的情感依赖信息。而且重构过程中会确保不丢失依赖图中原有的句法依赖信息。实验证明,此模型显著提升了极性预测准确度,特别是在长句较多的数据集中表现尤为显著。(2)针对短句的句法依赖图缺少情感词强弱信息的问题,本文在DRD-GCN模型的基础上,进一步提出了SE-DRD-GCN模型。在基于GCN的模型中,情感词的强弱程度可以由句法依赖图中词之间的距离来衡量,但对于短句,词与词之间的距离相差很小,使得距离无法衡量情感词的强弱,并且句法依赖图中边的权值都是相同的,无法对情感词的强弱程度进行区分,导致短句的句法依赖图中缺少情感词强弱信息,造成最终预测结果的偏差。SE-DRD-GCN模型使用Sentic Net情感词典中的情感词权值,根据一定规则对短句的句法依赖图中的边进行重新赋值,使其携带情感词的强弱信息,对每个情感词的强弱程度进行了区分。并且此模型还通过注意力机制关注与方面词语义相关的重要特征,为每个上下文词设置注意力权重,使最终的特征表示更加准确,从而提升模型性能。

关键词：方面级情感分析图卷积网络句法依赖图重构依赖图情感词典

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