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结合句法结构和语义信息的方面情感三元组抽取
1
作者
石恽本
苟刚
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2468-2474,共7页
为解决先前方面情感三元组抽取方法中忽略句法结构和语义信息的问题,提出一种结合句法结构和语义信息的抽取模型。使用BERT预训练模型编码输入语句,同时编码句法结构特征。通过注意力层学习词对间的语义信息。将句法结构特征和语义信息...
为解决先前方面情感三元组抽取方法中忽略句法结构和语义信息的问题,提出一种结合句法结构和语义信息的抽取模型。使用BERT预训练模型编码输入语句,同时编码句法结构特征。通过注意力层学习词对间的语义信息。将句法结构特征和语义信息输入图卷积网络,增强对单词间句法结构的学习。通过网格解码生成情感三元组。在lap14、res14、res15、res16数据集上的实验结果表明,该模型在精确率、召回率和F1值上相较其它基线模型有显著提升,有效提升方面情感三元组抽取效果。
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关键词
方面情感三元组
句法结构
语义信息
BERT预训练模型
注意力
图卷积网络
网格
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题名
结合句法结构和语义信息的方面情感三元组抽取
1
作者
石恽本
苟刚
机构
贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第8期2468-2474,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62162010)
贵州省科技支撑计划基金项目(黔科合支撑[2022]一般267)。
文摘
为解决先前方面情感三元组抽取方法中忽略句法结构和语义信息的问题,提出一种结合句法结构和语义信息的抽取模型。使用BERT预训练模型编码输入语句,同时编码句法结构特征。通过注意力层学习词对间的语义信息。将句法结构特征和语义信息输入图卷积网络,增强对单词间句法结构的学习。通过网格解码生成情感三元组。在lap14、res14、res15、res16数据集上的实验结果表明,该模型在精确率、召回率和F1值上相较其它基线模型有显著提升,有效提升方面情感三元组抽取效果。
关键词
方面情感三元组
句法结构
语义信息
BERT预训练模型
注意力
图卷积网络
网格
Keywords
aspect-based sentiment triplet
syntactic structure
semantic information
BERT pre-trained model
attention
graph convolutional network
grid
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合句法结构和语义信息的方面情感三元组抽取
石恽本
苟刚
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
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