基于依存树增强注意力模型的方面级情感分析
Aspect level sentiment analysis with dependency tree enhanced attention model
内蒙古师范大学 计算机科学技术学院, 呼和浩特 010022
摘要
近年来的方面级情感分析研究尝试利用注意力机制与基于依存树的图卷积模型对上下文词和方面之间的依赖关系进行建模,然而,基于注意力机制的模型具有容易引入噪声信息的缺点,基于依存树的图模型则具有高度依赖于依存树解析质量、鲁棒性较差的缺点。为解决以上问题,探索一种将注意力机制与语法知识相结合的新方法,利用依存树和位置信息分别对注意力机制进行监督,设计并提出了一种用于方面级情感分析的依存树增强的注意力模型,能够更合理地利用语义和句法信息的同时减轻对依存树的依赖程度。在三个基准数据集上进行的实验验证了所提方法的有效性和可解释性。
基金项目
内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2021LHMS06009)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0629
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第6期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1656-1662
文章编号: 1001-3695(2022)06-009-1656-07
发布历史
[2022-01-25] 优先出版
[2022-06-05] 印刷出版
引用本文
张文轩, 殷雁君. 基于依存树增强注意力模型的方面级情感分析 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (6): 1656-1662. (Zhang Wenxuan, Yin Yanjun. Aspect level sentiment analysis with dependency tree enhanced attention model [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (6): 1656-1662. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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