【摘 要】
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近年来,互联网及电子设备的普及,使得人们能够便利地通过网络表达自己对于某一事物的观点和看法,由此产生了海量的文本数据。准确地分析出这些文本所包含的情感,对于商家和相关政府部门都有着重要的意义。在现实生活中,人们往往会对一个句子中的不同方面进行评价。句子级情感分析只能够对评论文本的情感进行整体把握,无法满足人们的实际需求。方面级情感分析由于能够精准地分析出不同方面的情感极性,逐渐成为当前研究的热点。
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近年来,互联网及电子设备的普及,使得人们能够便利地通过网络表达自己对于某一事物的观点和看法,由此产生了海量的文本数据。准确地分析出这些文本所包含的情感,对于商家和相关政府部门都有着重要的意义。在现实生活中,人们往往会对一个句子中的不同方面进行评价。句子级情感分析只能够对评论文本的情感进行整体把握,无法满足人们的实际需求。方面级情感分析由于能够精准地分析出不同方面的情感极性,逐渐成为当前研究的热点。本文对方面级情感分析进行研究,主要的贡献及研究工作如下:1.针对目前存在的方面词错误匹配到不相关上下文的问题,本文提出了一种融合匹配长短时记忆网络（m LSTM）和语法距离的图卷积网络模型。首先在语义层面上,该模型利用Bi-LSTM分别得到方面词和上下文的隐藏表示,根据两者的隐藏表示逐词地计算出语义关联注意力,并将该注意力与上下文隐藏表示拼接作为m LSTM的输入,得到与方面词的语义关联更大的上下文表示;在语法层面上,该模型使用语法距离代替相对距离,使得与方面词语法关联性更大的上下文可以获得更大的位置权重,并通过图卷积网络获得更多的语法特征,通过方面掩盖层后得到更准确的方面表示;最后用方面表示和上下文表示来预测情感。实验结果表明,本文模型能够有效地提升分类性能。2.针对当前研究忽略方面间情感关联的问题,本文设计了一种带有语法依赖类型和方面间关联的模型。首先引入语法依赖类型矩阵用来赋予语法依赖树中重要依赖类型更大的权重,以此来更新包含方面信息的句子表示;接着将目标方面的句子表示作为查询向量,计算出目标方面与其它方面的方面间注意力;然后引入方面间矩阵,得到方面间的句子表示,之后将聚焦方面的句子表示和方面间句子表示融合起来,并用方面间关联系数控制包含的方面间信息,获取包含聚焦方面和方面间关联的句子表示;最后将该句子表示与目标方面的查询向量作为情感分析的依据。经过一系列实验,本文提出的模型均获得了较好的效果。
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