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题名基于异构用户知识融合的隐式情感分析研究
被引量：1
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作者
廖健
张楷
王素格
雷佳
张益阳
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机构
山西大学计算机与信息技术学院
山西大学智能信息处理研究所
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出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第3期117-128,共12页
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基金
国家自然科学基金(62076158,62272286,61906112)
CCF-智谱AI大模型基金(CCF-Zhipu202310)
+1 种基金
山西省应用基础研究计划(20230302121102)
山西省旅游大数据联合实验室。
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文摘
隐式情感分析因其缺乏显式情感线索的特性是情感分析领域的重要研究难点之一。传统的隐式情感分析方法通常针对隐式情感文本本身的信息进行建模,没有考虑隐式情感的主观差异性特征。该文提出了一种基于异构用户知识融合的隐式情感分析模型HELENE,从用户数据中挖掘用户异构的内容知识、社会化属性知识以及社会化关系知识,基于图神经网络模型结合动态预训练模型分别从内、外部两个维度对用户进行建模;在此基础上与隐式情感文本语义信息进行融合学习,实现对隐式情感进行主观差异化建模。此外,该文构建了一个用户个性化通用情感分析语料库,涵盖了较为完整的文本内容信息、用户社会化属性信息和关系信息,可同时满足面向用户个性化建模的隐式或显式情感分析相关研究任务的需要。在所构建数据集上的实验结果显示,该文方法相比基线模型在用户个性化隐式情感分析任务上具有显著的提升效果。
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关键词
隐式情感分析
用户知识建模
异构知识融合
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Keywords
implicit sentiment analysis
user knowledge modeling
heterogeneous knowledge fusion
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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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