基于BG-DATT-CNN网络的方面级别情感分析

分析句子针对不同方面的情感极性,深入挖掘评论文本中的信息,为企业生产决策提供建议。针对传统方法多考虑单一层面注意力信息,且基于RNN的模型忽略了局部特征的重要性,而基于CNN的模型不能捕捉长距离依赖的信息的问题,提出了基于双重注意力机制的BG-DATT-CNN模型。在特征表示上,利用BERT对句子和方面词分别进行词向量编码,获得文本的深层语义特征。在特征提取上,设计了双重注意力机制,通过计算两类权重获得综合权重,强化文本的上下文相关特征和方面相关特征。在模型构建上,设计了BG-DATT-CNN网络,结合GRU和CNN各自的优势,Bi-GRU层捕捉文本的上下文全局特征,CNN层包括[K]-Max池化层和TextCNN层,通过两阶段特征提取获取分类的关键信息。在SemEval 2014数据集上的实验表明,与现有的其他模型相比,提出的模型取得了较好的效果。