【摘 要】
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方面级文本情感分析旨在对一句话中带有主观情感的词或者短语进行情感极性判断。随着深度学习相关技术的发展,基于神经网络模型来处理方面级文本情感分析已成主要方法,其中以基于注意力机制和图神经网络方法的效果尤为突出。然而,注意力机制不能充分考虑句法依存关系对于情感极性判断的影响,且不擅长捕获长距离的句法依赖信息。作为当前研究热点的基于图神经网络的模型,利用依存句法分析得到的单跳邻接矩阵来丰富语义表达,这类
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方面级文本情感分析旨在对一句话中带有主观情感的词或者短语进行情感极性判断。随着深度学习相关技术的发展,基于神经网络模型来处理方面级文本情感分析已成主要方法,其中以基于注意力机制和图神经网络方法的效果尤为突出。然而,注意力机制不能充分考虑句法依存关系对于情感极性判断的影响,且不擅长捕获长距离的句法依赖信息。作为当前研究热点的基于图神经网络的模型,利用依存句法分析得到的单跳邻接矩阵来丰富语义表达,这类模型效果卓越,但存在方面目标词在语义计算中的作用不够突出、对句法依赖关系信息利用不够充分、单跳邻接矩阵的关系数据相对稀疏等问题。针对上述问题进行研究,本文主要工作和创新点如下:1.针对方面目标在语义计算中不够突出和单跳邻接矩阵语义信息相对稀疏的问题。本文提出一种特定方面的图注意力网络模型ASGAT,创新地将局部位置权重矩阵加入邻接矩阵用于语义计算,突出方面目标重要性的同时增强句子的上下文语义表达,有利于提升情感分析的效果。模型使用BERT进行词向量表示,结合图注意力网络进行方面目标和上下文语境的交互计算,模型效果良好。2.针对当前图神经网络模型对句法依赖关系信息利用不够充分的问题,基于ASGAT模型改进并提出MH＿ASGAT模型。本文创新地使用融合多跳邻接信息的邻接矩阵来进行模型训练,让模型能更加充分地利用句法结构信息的同时提升模型效果;引入依存句法关系的位置权重,体现出文本整体的结构信息,突出方面目标的计算;在每层图注意力网络中引入残差连接、正则化和逐点卷积转换网络来提升模型语义提取能力;添加对抗训练和标签平滑损失,能防止模型过拟合训练。实验表明,MH＿ASGAT比ASGAT模型效果更好。3.基于本文所提ASGAT和MH＿ASGAT两个模型设计并实现一个方面级文本情感分析系统,该系统能基于不同的词向量编码技术和不同的训练语料,预测输入句子的方面目标实体的情感极性。
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