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联合con-GRU与ATGAT模型的情感分析三元组方法
1
作者
毕晓杰
李卫疆
《现代电子技术》
北大核心
2024年第8期149-154,共6页
情感分析三元组任务是情感分析任务的研究热点,其目的在于将方面词、情感词与情感极性组成三元组。图神经网络是提取句子特征的有效手段,但其无法关注节点与节点之间的关系,并且注意力权重赋予不合理。为此,提出一种联合双向对抗GRU与...
情感分析三元组任务是情感分析任务的研究热点,其目的在于将方面词、情感词与情感极性组成三元组。图神经网络是提取句子特征的有效手段,但其无法关注节点与节点之间的关系,并且注意力权重赋予不合理。为此,提出一种联合双向对抗GRU与基于句法注意力机制的GAT模型。利用依存句法树的句子向量和ATGAT模型提取句子情感词,并将句子用syn-str更新向量表示;再融合句法结构的向量,通过双向对抗GRU提取特征进行情感判断。在三个公开英文数据集中开展实验,结果表明,所提模型相对其他基线模型具有更优异的性能。消融实验和对比实验也说明,所提出的各个网络模型组件比其他组件能更有效地将句法信息与原句向量融合。
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关键词
情感分析
三元组
双向对抗GRU
GAT模型
句法注意力机制
依存
句法
树
特征提取
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职称材料
题名
联合con-GRU与ATGAT模型的情感分析三元组方法
1
作者
毕晓杰
李卫疆
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第8期149-154,共6页
文摘
情感分析三元组任务是情感分析任务的研究热点,其目的在于将方面词、情感词与情感极性组成三元组。图神经网络是提取句子特征的有效手段,但其无法关注节点与节点之间的关系,并且注意力权重赋予不合理。为此,提出一种联合双向对抗GRU与基于句法注意力机制的GAT模型。利用依存句法树的句子向量和ATGAT模型提取句子情感词,并将句子用syn-str更新向量表示;再融合句法结构的向量,通过双向对抗GRU提取特征进行情感判断。在三个公开英文数据集中开展实验,结果表明,所提模型相对其他基线模型具有更优异的性能。消融实验和对比实验也说明,所提出的各个网络模型组件比其他组件能更有效地将句法信息与原句向量融合。
关键词
情感分析
三元组
双向对抗GRU
GAT模型
句法注意力机制
依存
句法
树
特征提取
Keywords
emotional analysis
triple
bidirectional adversarial GRU
GAT model
syntactic attention mechanism
dependency syntax tree
feature extraction
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合con-GRU与ATGAT模型的情感分析三元组方法
毕晓杰
李卫疆
《现代电子技术》
北大核心
2024
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