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基于局部特征聚焦的方面级情感分析

Aspect-based sentiment analysis based on local feature focusing
余本功a,b
张书文a
高春阳a
合肥工业大学 a. 管理学院; b. 过程优化与智能决策教育部重点实验室, 合肥 230009

摘要

现有方面级情感分析模型忽略了各词间句法关系且未能针对性地提取语义信息。为此,提出一种可聚焦局部上下文特征的方面级情感分析模型,其核心思想在于构建局部上下文加权邻接图和动态赋权方法,通过图卷积神经网络生成聚焦于局部上下文信息的方面词特征。具体地,首先采用局部上下文动态赋权方式增加局部上下文的关注度;其次,在提取句法依存关系的基础上为上下文各节点赋权,构建针对局部上下文赋权的邻接图;最后,由图卷积神经网络提取聚焦于局部上下文信息的方面词特征。在公开数据集上的实验结果表明,与ASGCN相比,提出模型在restaurant和laptop数据集中的宏F1值分别提高了1.76%和1.12%,经过局部上下文加权,聚焦局部特征所得信息有助于提高分类效果。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(72071061)
国家重点研发计划资助项目(2019YFE0110300)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.07.0364
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 682-688
文章编号: 1001-3695(2023)03-007-0682-07

发布历史

[2022-10-12] 优先出版
[2023-03-05] 印刷出版

引用本文

余本功, 张书文, 高春阳. 基于局部特征聚焦的方面级情感分析 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (3): 682-688. (Yu Bengong, Zhang Shuwen, Gao Chunyang. Aspect-based sentiment analysis based on local feature focusing [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (3): 682-688. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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