基于方面-词性感知的方面级情感分析

方面级情感分析是自然语言处理的研究热点之一,其任务目的是预测句子中给定方面的情感极性。目前已有研究大多忽略了方面词和特定词性单词在过滤情感极性相关上下文语义信息和理解上下文语法信息中的作用。为此,提出一种基于方面-词性感知的图卷积网络ASP_POSGCN。采用双向长短期记忆网络建模上下文和词性信息,经由门控机制筛选方面词相关上下文语义信息,再使用词性信息隐藏层状态进一步过滤;同时设计方面-词性感知矩阵算法,根据不同词性单词对方面词情感极性的贡献重构句子原始依存关系以获取重构依存句法图,将原始依存句法图和重构依存句法图应用于双通道图卷积网络和多图感知机制;最后,使用过滤后的上下文语义信息与双通道图卷积网络的输出计算注意力得到最终分类表示。实验结果表明,该模型在Twitter、Laptop14、Restaurant14和Restaurant164个公开数据集上的准确率分别为74.57%、79.15%、83.84%、91.23%,F1值分别为72.59%、75.76%、77.00%、77.11%,与传统方面级情感分析基准模型相比均有提升,有助于方面级的情感极性分类。

基于句法依赖增强图的方面级情感分析

方面级情感分析旨在分析句子中特定方面的情感极性,现有研究侧重于利用图神经网络建模上下文与方面的依赖信息,忽略了对上下文中情感词及其词性的挖掘和利用。为此,提出一种基于句法依赖的增强图(syntactic dependency enhancement graph, SDEG)模型,在原始句法依赖图上引入情感知识和词性信息,增强情感词权重和相关词性单词在上下文中的作用。使用双向长短期记忆网络和卷积神经网络捕捉句子的重点语义信息,通过图卷积神经网络建模句法依赖增强图,通过交互注意力机制生成特定方面的上下文语义和语法表示以进行情感极性分类。在多个公共基准数据集上的实验结果表明,所提模型在性能上有明显提升。