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题名融合间接依赖和门控单元的方面级情感分析
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作者
范瑞曌
唐非
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机构
沈阳工业大学人工智能学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2388-2395,共8页
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基金
辽宁省教育厅科研项目面上基金项目(JYTMS20231224)。
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文摘
针对方面级情感分析任务中,没有利用方面和意见词之间的间接依赖关系导致语法信息学习不完整,没有充分利用距离信息导致上文噪声词过滤不完全,对文本、语义和语法特征融合不充分的问题,提出了一种融合间接依赖和门控单元的双通道图卷积网络模型。该模型通过距离感知函数过滤上下文噪声,利用基于方面注意力机制的图卷积网络学习语义知识,使用融入间接依赖和距离信息的依存矩阵图卷积网络学习语法知识,通过双通道门控单元融合文本、语义和语法特征,将特征输入到线性层中得到情感极性。实验结果表明,该模型在两个公开基准数据集Lap14和Twitter上的准确率和F1值均有提升。
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关键词
方面级情感分析
图卷积网络
距离信息
方面注意力机制
语义信息
间接依赖
语法信息
双通道门控单元
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Keywords
aspect-level sentiment analysis
graph convolutional network
distance information
aspect attention mechanism
semantic information
indirect dependence
syntactic information
dual-channel gated unit
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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