基于位置增强和双向图卷积的方面级情感分析

方面级情感分析旨在判别给定句子中具体方面的情感极性。针对大多数模型对位置信息关注度不够,以及单向图卷积神经网络不能充分应用单词间的依存关系较好地识别方面词的情感倾向等问题,提出基于位置增强和双向图卷积的方面级情感分析模型。模型将位置信息和上下文词向量进行融合,并通过双向长短时记忆网络捕获语义信息;利用双向图卷积神经网络为提取方面特征提供句法约束,并通过掩码层得到特定的方面特征;通过注意力机制学习上下文与特定方面之间的重要信息。与ASGCN模型相比,该模型在Rest14、Lap14和Twitter三个公开数据集上的准确率和F1值都有提升。