【摘 要】
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方面级情感分析目前是基于图卷积神经网络(GCN)来整合句子的语法结构，它能够有效地解决长范围词汇依赖不准确的问题。但GCN却拥有不必要的复杂性和冗余计算。此外，它忽略了属性与上下文之间相对位置的关系。该文提出了一种新的模型来解决上述问题。首先建立双向GRU层，接着使用位置感知转换增加靠近方面词的上下文词的重要程度，然后通过移除非线性和折叠连续层之间的权重矩阵来降低复杂性。再与特定屏蔽层进行融合实现
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方面级情感分析目前是基于图卷积神经网络(GCN)来整合句子的语法结构，它能够有效地解决长范围词汇依赖不准确的问题。但GCN却拥有不必要的复杂性和冗余计算。此外，它忽略了属性与上下文之间相对位置的关系。该文提出了一种新的模型来解决上述问题。首先建立双向GRU层，接着使用位置感知转换增加靠近方面词的上下文词的重要程度，然后通过移除非线性和折叠连续层之间的权重矩阵来降低复杂性。再与特定屏蔽层进行融合实现单层MASGC(Masked Simple Graph Convolutional Networks)结
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