基于图神经网络的方面级情感分析
Aspect-based sentiment analysis based on graph neural network
贵州大学 计算机科学与技术学院, 贵州 550025
摘要
目前基于循环神经网络和注意力机制的方面级情感分析模型缺乏解释相关句法约束和远程单词依赖关系。针对该问题提出结合句子依存树和单词序列信息建立句子关系图模型。首先将句子表示为图，单词作为图的节点，依存句法树的边和单词序列作为图的边；然后提出邻接矩阵标记方案对句子关系图进行标记；最后利用图神经网络实现节点和边的分类任务。该模型在SemEval2014任务中的restaurant和laptop两个数据集上进行实验，在两个数据集上F1值提升了5%左右。实验结果表明，将句子转换成图利用图神经网络对句子进行方面级情感分析是有益的。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61562009)
贵州省自然科学基金资助项目(黔科合基础［2019］1088)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.05.0166
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3574-3580,3585
文章编号: 1001-3695(2021)12-009-3574-07
发布历史
[2021-12-05] 印刷出版
引用本文
张合桥, 苟刚, 陈青梅. 基于图神经网络的方面级情感分析 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (12): 3574-3580,3585. (Zhang Heqiao, Gou Gang, Chen Qingmei. Aspect-based sentiment analysis based on graph neural network [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (12): 3574-3580,3585. )
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
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