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Modeling sentiment dependencies with graph convolutional networks for aspect-level sentiment classification

机译：使用图卷积网络为情感方面建模以进行方面级别的情感分类

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Aspect-level sentiment classification aims to distinguish the sentiment polarities over one or more aspect terms in a sentence. Existing approaches mostly model different aspects in one sentence independently, which ignore the sentiment dependencies between different aspects. However, such dependency information between different aspects can bring additional valuable information for aspect-level sentiment classification. In this paper, we propose a novel aspect-level sentiment classification model based on graph convolutional networks (GCN) which can effectively capture the sentiment dependencies between multi-aspects in one sentence. Our model firstly introduces bidirectional attention mechanism with position encoding to model aspect-specific representations between each aspect and its context words, then employs GCN over the attention mechanism to capture the sentiment dependencies between different aspects in one sentence. The proposed approach is evaluated on the SemEval 2014 datasets. Experiments show that our model outperforms the state-of-the-art methods. We also conduct experiments to evaluate the effectiveness of GCN module, which indicates that the dependencies between different aspects are highly helpful in aspect-level sentiment classification(1). (c) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：方面级别的情感分类旨在区分句子中一个或多个方面术语的情感极性。现有方法大多在一个句子中独立地对不同方面进行建模，而忽略了不同方面之间的情感依赖性。但是，不同方面之间的此类依存关系信息可能会为方面级别的情感分类带来其他有价值的信息。在本文中，我们提出了一种基于图卷积网络（GCN）的新颖的方面层次情感分类模型，该模型可以有效地捕获一个句子中多方面之间的情感依赖。我们的模型首先引入具有位置编码的双向注意机制，以建模每个方面及其上下文词之间特定于方面的表示，然后在注意机制上采用GCN捕获一个句子中不同方面之间的情感依赖性。在SemEval 2014数据集上对提出的方法进行了评估。实验表明，我们的模型优于最新方法。我们还进行了实验以评估GCN模块的有效性，这表明不同方面之间的依赖关系对于方面级别的情感分类非常有帮助（1）。 （c）2020 Elsevier B.V.保留所有权利。

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