Knowledge Graph Augmented Network Towards Multiview Representation Learning for Aspect-based Sentiment Analysis
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Knowledge Graph Augmented Network Towards Multiview Representation Learning for Aspect-based Sentiment Analysis
基于知识图的增广网络多视点表示学习面向方面的情感分析
亮点
- 引入了外部知识，通过外部知识和context之间进行互补信息（将外部知识显示的与context和句法结合起来）
– 从基于context、句法、knowledge等三个角度捕捉情感特征
model
共有三个分支
- context和syntax通过预训练的词嵌入表示提取特征
– context编码：通过BiLSTM
– syntax编码：首先建立句法依赖，得到句子中的邻接矩阵，再次通过两层GCN进行
– knowledge0base representations：引入wordnet的知识图作为外部知识，通过语义匹配方法学习知识嵌入。知识图太过于庞大，通过软注意力机制学习特定方面词的知识表示。
Hierarchical Fusion
采用分层融合模块，以局部到全局的方式协同融合这些表示
启发：
1 可以将wordnet知识库融入到NLP的其他任务
2 wordnet融入代码作者没有给出，到底如何编码，也是一个难点（如果有大佬懂得知识图嵌入的实现，跪求交流） - 引入了外部知识，通过外部知识和context之间进行互补信息（将外部知识显示的与context和句法结合起来）
