一种面向目标的情感极性分析方法

王文竹; 肖波; 陈柯宏

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面向目标的情感分析是细粒度情感分析的重要任务之一,旨在预测句子中给定目标实体的情感极性.当前大多数研究方法忽略了句法结构信息,在情感判别时往往会关注无关词汇,从而使分类性能下降.为此,设计了一种新的引入句法结构的模型,该模型利用双向预训练编码器和作用于依存句法树的图卷积网络分别捕获文本的上下文信息和句法结构信息,并使用多头注意力机制进行信息聚合得到目标的情感分类表征.此外,还将该模型与现有的领域自适应方法相结合,同时向模型中引入领域知识和句法结构知识,进一步提升了模型效果.在几个常用的标准数据集上的实验结果表明了上述模型的有效性。

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来源
《北京邮电大学学报》 |2021年第5期|21-27|共7页
作者
王文竹; 肖波; 陈柯宏;
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作者单位

北京邮电大学人工智能学院;

北京100876;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
目标情感分析; 图卷积网络; 基于深度自注意力网络的双向编码器; 依存树;

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