| 面向方面级情感分析的交互图注意力网络模型 |
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| 引用本文： | 韩虎,吴渊航,秦晓雅.面向方面级情感分析的交互图注意力网络模型[J].电子与信息学报,2022,43(11):3282-3290. |
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| 作者姓名： | 韩虎 吴渊航 秦晓雅 |
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| 作者单位： | 兰州交通大学电子与信息工程学院 兰州 730070;甘肃省人工智能与图形图像工程研究中心 兰州 730070;兰州交通大学电子与信息工程学院 兰州 730070 |
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| 摘 要： | 方面级情感分析目前主要采用注意力机制与传统神经网络相结合的方法对方面与上下文词进行建模.这类方法忽略了句子中方面与上下文词之间的句法依存信息及位置信息,从而导致注意力权重分配不合理.为此,该文提出一种面向方面级情感分析的交互图注意力网络模型(IGATs).该模型首先使用双向长短期记忆网络(BiLSTM)学习句子的语义特征表示,并结合位置信息生成新的句子特征表示,然后在新生成的特征表示上构建图注意力网络以捕获句法依存信息,再通过交互注意力机制建模方面与上下文词之间的语义关系,最后利用soft-max进行分类输出.在3个公开数据集上的实验结果表明,与其他现有模型相比,IGATs的准确率与宏平均F1值均得到显著提升.
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| 关 键 词： | 自然语言处理 方面级情感分析 位置嵌入 图注意力网络 注意力机制 |
An Interactive Graph Attention Networks Model for Aspect-level Sentiment Analysis |
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| HAN Hu,WU Yuanhang,QIN Xiaoya.An Interactive Graph Attention Networks Model for Aspect-level Sentiment Analysis[J].Journal of Electronics & Information Technology,2022,43(11):3282-3290. |
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| Authors: | HAN Hu WU Yuanhang QIN Xiaoya |
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