【摘 要】
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随着网络购物用户规模不断扩大,网购平台上产生了海量的用户评论数据。通过挖掘这些评论中用户对商品各个属性的情感倾向,商家可以有针对性地进行商品改进,消费者也可以选择适合的商品。属性级情感分析任务是从用户评论文本中分析出评论对象属性,并确定用户对某个具体属性的主观情感。一方面,用户对商品不同属性的观点很大程度上影响了整体情感的表达;另一方面,商品属性和观点在用户评论中并不都是显式存在的。此外,用户评论
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随着网络购物用户规模不断扩大,网购平台上产生了海量的用户评论数据。通过挖掘这些评论中用户对商品各个属性的情感倾向,商家可以有针对性地进行商品改进,消费者也可以选择适合的商品。属性级情感分析任务是从用户评论文本中分析出评论对象属性,并确定用户对某个具体属性的主观情感。一方面,用户对商品不同属性的观点很大程度上影响了整体情感的表达;另一方面,商品属性和观点在用户评论中并不都是显式存在的。此外,用户评论数据是高度口语化的,难以利用其蕴含的信息。因此,如何从高度口语化的评论中挖掘属性和观点,并基于此进行属性级的情感分类,是属性级情感分析任务的重要挑战。针对评论中隐式属性和隐式观点的提取,提出了一种改进的属性-观点联合提取方法。该方法利用大规模预训练模型进行评论文本特征提取,并结合双向长短记忆期记忆网络和条件随机场,实现显式属性和显式观点的提取。同时,引入图卷积网络获取评论文本的语义信息,融合文本高层语义特征对隐式属性和隐式观点的存在性进行判断,并结合显式提取方法组成多任务学习。针对在线评论文本高度口语化问题,提出了一个融合属性-观点的双图卷积情感分析模型。该模型在将属性类别检测以及情感判断任务建模成一个联合多标签分类任务后,运用句法依存分析方法获取非正式文本的语法信息,并利用该语法信息构建基于语法的图卷积网络。同时,通过采用自注意力机制获取的语义信息,构建基于语义的图卷积网络。融合两个图卷积网络的输出及属性-观点信息,实现属性级情感分析。在公开数据集Laptop-ACOS和Restaurant-ACOS上,对提出的模型进行了对比实验验证。提出的属性-观点联合提取方法在两个数据集上比基准模型在micro-F1指标上分别提升了1.65%和0.87%;提出的融合属性-观点的双图卷积情感分析模型在两个数据集上比基准模型在micro-F1指标上分别提高1.98%和4.42%。
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