基于BiGCN和IAM的方面级情感分类模型

目前基于神经网络的方面级情感分类模型很少会考虑上下文单词与方面词之间的句法依存关系,可能会错误地将与方面词语法无关的上下文单词作为方面词的情感特征;另一方面大多数方法也忽略了上下文与方面词之间的交互信息。针对这两个问题,提出了基于双向图卷积网络（BiGCN）和交互注意力机制（IAM）的方面级情感分类模型（BiGCN-IAM）,该模型在句法依存树上使用双向图卷积网络提取上下文单词和方面词之间的句法依存关系,然后使用掩码层得到特定的方面词表示;最后使用交互注意力机制学习上下文与方面词之间的交互信息,同时提取了上下文中的重要情感特征和方面词中对分类有贡献的特征。通过在五个公开数据集上的实验证明,该模型效果优于基线模型。     

基于词级交互注意力机制的方面级情感分类模型

方面级情感分类旨在判断句子中每个具体方面的情感极性.传统的注意力机制模型可能会给句子中重要情感词分配过低的注意力权重,而且很少考虑上下文与方面词的交互信息.针对第1个问题,本文改进了传统的输入方式,以方面词为界限,将句子划分成包含方面词的上文、方面词和包含方面词的下文3部分作为输入,分别提取上文或下文中的重要情感特征.针对第2个问题,本文提出了词级交互注意力机制,分别学习上文与方面词、下文与方面词的词级交互,得到特定于方面的上文表示和下文表示向量,最后将它们拼接得到特定于方面的上下文表示向量,作为方面级情感分类特征.通过在3个标准数据集上的实验证明,本文的模型性能优于基线模型.     

融合匹配长短时记忆网络和语法距离的方面级情感分析模型

针对现阶段方面级情感分析（ABSA）存在的方面词与不相关上下文错误匹配以及缺乏语法层面特征的问题,提出一种融合匹配长短时记忆网络（mLSTM）和语法距离的ABSA模型mLSTM-GCN。首先,逐词计算方面词与上下文的关联性,并将得到的注意力权重与上下文表示融合作为mLSTM的输入,从而得到与方面词关联度更高的上下文表示;然后,引入语法距离以获得与方面词语法关联度更高的上下文,从而获取更多的上下文特征来指导方面词的建模,并通过方面掩盖层得到方面表示;最后,结合位置权重、上下文表示以及方面表示来进行信息交互,从而获取用于情感分析的特征。在Twitter、REST14和LAP14数据集上的实验结果表明,相较于特定方面的图卷积网络（ASGCN）,mLSTM-GCN的准确率分别提升1.32、2.50和1.63个百分点,宏平均F1分别提升2.52、2.19和1.64个百分点。可见,mLSTM-GCN能够有效降低方面词与不相关上下文错误匹配的概率,提升分类效果。     

基于局部上下文关键词的方面级情感分析

针对目前大多数方面级情感分析方法存在着没有重点关注局部上下文中关键词特征的问题.本文提出了一种基于局部上下文关键词特征提取及增强的方面级情感分析模型LCPM (local context pos mask).首先提出了局部上下文词性掩码机制,提取方面词周围重要词的特征,减少噪声词的干扰.其次对损失函数进行修改,让模型重点关注与方面词有关的局部上下文关键词特征,提升模型情感分类的表现.最后设计了一种门控机制,模型可以动态学习权重系数,给局部上下文关键词特征和全局上下文特征分配不同的权重系数.在4个公开数据集上的实验结果表明,与现有的方面级情感分析模型相比,准确率和MF1值都有提高,验证了局部上下文关键词提取及增强的有效性,在方面级情感分析任务上有较大的应用价值.     

基于混合图神经网络的方面级情感分类

目前在方面级情感分类研究中,图卷积网络被应用于句法依赖树上构建方面词与上下文词的依赖关系。但是由于句法依赖树的不稳定性和语句的复杂性与不规范表达,这种改进较为有限。为解决上述问题,提出了一种基于混合图神经网络模型。在该模型中,为了深度提取方面词与上下文词的依赖关系,设计了应用于句法依赖树的多层图卷积网络。同时为提取词级依赖特征,设计了具有残差连接的图注意力网络（Res-GAT）,其主要思想为以词级依赖关系特征作为补充,结合句法依赖关系进行方面级情感分类。通过在五个经典数据集上实验,证明了该模型相较于基线模型具有更优异的分类能力。     

融入情感和话题信息的中文方面级情感分析

近年来的方面级情感分析模型应用图卷积神经网络（GCN）学习语句的语法结构信息,但是在建模时忽略了已知情感词信息和评论所属的已知话题环境,渐渐不能满足中文社交网络情感分析需求。针对以上问题,提出一种基于词典和深度学习软融合的字词双通道模型（2D-SGCN）。该模型首先基于基础情感词典扩展得到微博领域词典,获得领域适用性的情感词;其次使用预训练模型获得字、词初始特征向量,并在字维度融入方面词和话题信息,分别使用Bi-LSTM和融入情感信息的GCN（SGCN）学习全局与局部信息;应用注意力机制得到方面词最终特征并进行多维度融合;最后将话题和方面词结合进行分类纠正。在SemEval-2014的Restaurant数据集上F▼1为73.67%,在NLPCC2012数据集上F▼1为91.5%,证明了该模型的有效性。     

面向方面级情感分类的特征融合学习网络

在方面级情感分类任务中,现有方法强化方面词信息能力较弱,局部特征信息利用不充分.针对上述问题,文中提出面向方面级情感分类的特征融合学习网络.首先,将评论处理为文本、方面和文本-方面的输入序列,通过双向Transformer的表征编码器得到输入的向量表示后,使用注意力编码器进行上下文和方面词的建模,获取隐藏状态,提取语义信息.然后,基于隐藏状态特征,采用方面转换组件生成方面级特定的文本向量表示,将方面信息融入上下文表示中.最后,对于方面级特定的文本向量通过文本位置加权模块提取局部特征后,与全局特征进行融合学习,得到最终的表示特征,并进行情感分类.在英文数据集和中文评论数据集上的实验表明,文中网络提升分类效果.     

基于距离与图卷积网络的方面级情感分析

目前,基于卷积神经网络和循环神经网络的方面级情感分析研究工作较少同时考虑到句子的句法结构和词语的语法距离,且卷积神经网络和循环神经网络无法有效地处理图结构的数据.针对上述问题,提出了一种基于距离与图卷积网络的方面级情感分类模型.首先,为该模型设计了一个具有残差连接的双层双向长短期记忆网络,用于提取句子的上下文信息;然后,根据句法依赖树得到词语的语法距离权重,并根据词语之间的句法关系构建邻接矩阵;最后,采用图卷积网络结合句子的上下文信息、语法距离权重和邻接矩阵提取方面的情感特征.实验结果表明,模型是有效的且可获得更好的性能.     

嵌入不同邻域表征的方面级情感分析模型

方面级情感分析（ABSA）任务旨在识别特定方面的情感极性,然而现有的相关模型对结构不定的自然语句缺少对方面词上下文的短距离约束,且容易忽略句法关系,因而难以准确判定方面的情感极性。针对上述问题,提出嵌入不同邻域表征（EDNR）的ABSA模型。在该模型中,在获得句子语序信息的基础上,采用近邻策略并结合卷积神经网络（CNN）获取方面的邻域信息,减少较远无关信息对模型的影响;同时,引入语句的语法信息,增加单词之间的依赖关系;将上述两种特征融合后,使用Mask与注意力机制来特别关注方面信息,减少无用信息对情感分析模型的干扰。此外,为评价上下文和语法信息对情感极性的影响程度,提出一个信息评估系数。在5个公共数据集上进行实验的结果表明,与情感分析模型聚合图卷积网络-最大值函数（AGCN-MAX）相比,EDNR模型在数据集14Lap上的正确率和F1值分别提升了2.47和2.83个百分点。由此可见,EDNR模型可以有效捕获情感特征,提高分类性能。     

基于情感知识的双通道图卷积网络的方面级情感分析

方面级情感分析是一项细粒度情感分析任务,其目标是对句子中给定的方面词进行情感极性分类。当前的情感分类模型大多在依存句法树上构建图神经网络,从依存句法树上学习方面词与上下文之间的信息,缺乏对句子中情感知识的挖掘。针对这个问题,文中提出了一种基于情感知识的双通道图卷积网络的情感分类模型(Dual-channel Graph Convolutional Network with Sentiment Knowledge, SKDGCN)。该模型由情感增强的依存图卷积网络(Sentiment-enhanced Dependency Graph Convolutional Network, SDGCN)和注意力图卷积网络(Attention Graph Convolutional Network, AGCN)组成,两个图卷积网络分别学习方面词与上下文词的句法依赖关系和语义关系。具体地,SDGCN在句法依存树上融合SenticNet中的情感知识以增强句子的依赖关系,使得模型既考虑了上下文词与方面词的句法关系,也考虑了上下文中意见词与方面词的情感信息;AGCN使用注意力机制学习方面词与句子中上下文的语...     

融合多层注意力的方面级情感分析模型

方面情感分析旨在分析给定文本中特定方面的情感极性。针对目前的研究方法存在对方面情感注意力引入不足问题,提出了一种融合BERT和多层注意力的方面级情感分类模型（BERT and Multi-Layer Attention,BMLA）。模型首先提取BERT内部多层方面情感注意力信息,将编码后的方面信息与BERT隐藏层表征向量融合设计了多层方面注意力,然后将多层方面注意力与编码输出文本进行级联,进而增强了句子与方面词之间的长依赖关系。在SemEval2014 Task4和AI Challenger 2018数据集上的实验表明,强化目标方面权重并在上下文进行交互对方面情感分类是有效的。     

基于上下文感知的方面类别情感分类

由于一个评论往往会涉及多种方面类别及情感倾向,而传统注意力机制难以区分方面词和情感词的对应关系,从而影响评论同时存在多种方面类别时的情感极性分析.为了解决上述问题,提出了一种基于上下文感知的方面类别情感分类模型(MA-DSA).该模型通过重构方面向量捕获句子中更多样且有效的语义特征,并将其融入上下文向量,然后将上下文向量通过DiSA模块进一步捕捉句子内部情感特征,确定方面词与情感词的关系,进而对指定方面类别进行情感分类.在SemEval的三个数据集上的实验结果表明,MA-DSA模型在Restaurant-2014数据集上的三个指标值均优于基准模型,证明了该模型的有效性.     

面向特定方面情感分析的图卷积过度注意(ASGCN-AOA)模型

针对注意力机制与卷积神经网络模型在方面级情感分析研究中,无法发掘句中长距离单词与相关句法约束间依存关系,而将与语法无关的上下文单词作为方面情感判断线索的问题,该文提出了一种结合图卷积网络(GCN)和注意-过度注意(AOA)神经网络的方面级情感分类模型(ASGCN-AOA).首先,采用双向长短时记忆网络来对上下文词之间特...     

多目标依存建模在特定目标情感分类中的应用

特定目标情感分类旨在准确判别句子中目标的情感极性,现有的方法大多只对单一目标进行分析,而忽略了同一句中多个目标之间存在的依存性。为了有效建模目标之间的依存性,该文提出一种基于多目标依存建模的图卷积网络模型。首先,通过注意力机制对目标进行上下文语义编码;然后,根据句子的依存句法树构建多目标依存图,再根据多目标依存图使用图卷积网络对多个目标之间的依存性进行建模;最后,利用生成的目标表示进行情感分类。该模型在SemEval 2014 Task4 Restaurant和Laptop两个数据集上进行实验,结果表明,该文模型相比基于标准图卷积网络的模型性能有显著提高,在特定目标情感分类任务中更具竞争力。     

融合多特征的分段卷积神经网络对象级情感分类方法

对象级情感分类旨在判断句子中特定对象的情感极性类别。在现有基于卷积神经网络的研究中,常在模型的池化层采用最大池化操作提取文本特征作为句子表示,该操作未考虑由对象所划分的上下文,因此无法得到更细粒度的对象上下文特征。针对该问题,该文提出一种融合多特征的分段卷积神经网络(multi-feature piecewise convolution neural network,MP-CNN)模型,根据对象将句子划分为两个部分作为上下文,并在池化层采用分段最大池化操作提取上下文特征。此外,该模型还将有助于情感分类的多个辅助特征融入其中,如词的相对位置、词性以及词在情感词典中的情感得分,并通过卷积操作计算词的注意力得分,有效判断对象的情感极性类别。最后在SemEval 2014数据集和Twitter数据集的实验中,取得了较基于传统机器学习、基于循环神经网络以及基于单一最大池化的卷积神经网络分类模型更好的分类效果。     

融合左右双边注意力机制的方面级别文本情感分析

方面级别的文本情感分析旨在针对一个句子中具体的方面单词来判断其情感极性.针对方面单词可能由多个单词组成、平均化所有单词的词向量容易导致语义错误或混乱,不同的文本单词对于方面单词的情感极性判断具有不同的影响力的问题,提出一种融合左右的双边注意力机制的方面级别的文本情感分析模型.首先,设计内部注意力机制来处理方面单词,并根据方面单词和上下文单词设计了双边交互注意力机制,最后将双边交互注意力的处理结果与方面单词处理值三个部分级联起来进行分类.模型在SemEval 2014中两个数据集上进行了实验,分别实现了81.33％和74.22％的准确率,相比较于机器学习和结合注意力机制的各种模型取得了更好的效果.