【摘 要】
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目前,新闻文本情感分析大多没有关注文章结构对于判断情感极性的引导作用,且往往仅关注文章内容,导致获取信息较为局限。为此,本文提出了基于情感重点句融合知识图谱的Transformer模型。使用了多特征情感重点句抽取算法,有效地降低了文本维度;引入了知识图谱,对新闻中涉及的内容进行知识增强,丰富了文本信息;结合新闻的结构特点使用Transformer模型进行情感分析。实验结果表明,该模型性能与基线模型相比有一定提升,且融合知识图谱可以进一步有效提升模型性能,是一个值得关注的研究方向。
【机 构】
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北京工业大学计算机学院,北京工业大学软件学院
【基金项目】
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北京工业大学“星火基金”资助课题(XH-2020-02-05)。
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目前,新闻文本情感分析大多没有关注文章结构对于判断情感极性的引导作用,且往往仅关注文章内容,导致获取信息较为局限。为此,本文提出了基于情感重点句融合知识图谱的Transformer模型。使用了多特征情感重点句抽取算法,有效地降低了文本维度;引入了知识图谱,对新闻中涉及的内容进行知识增强,丰富了文本信息;结合新闻的结构特点使用Transformer模型进行情感分析。实验结果表明,该模型性能与基线模型相比有一定提升,且融合知识图谱可以进一步有效提升模型性能,是一个值得关注的研究方向。
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