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    Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks

    语音识别与语义处理领域
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    • 175****1239
      MachineSun last edited by

      在这里插入图片描述

      Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks

      基于情感知识增强图卷积网络的基于方面的情感分析

      Abstract

      现有的研究大多集中在基于句子依存关系树的上下文词到aspect词的依存关系信息的学习上,缺乏对特定体的语境情感知识的挖掘。在本文中,作者提出了一种基于SenticNet的图卷积网络,以根据特定的方面来利用句子的情感依赖关系,称为语义GCN。
      通过整合SenticNet的情感知识来构建图神经网络,以增强句子的依存关系图。
      在此基础上,提出了一种新的情感增强图模型,该模型既考虑了上下文词与aspect词之间的依存关系,又考虑了观点词与aspect之间的情感信息

      Model

      在这里插入图片描述
      模型组成:

      • 使用LSTM学习上下文表示
      • 利用GCN将句子的上下文表示和相应的情感增强图作为输入,捕获上下文词的潜在情感依赖(将情感词编码到依赖树中)
      • 将两个输出进行组合

      启示

      • 模型很简单,将情感词的编码到依赖树中,代码也很简单能够实现,可以将加入到情感分析的任意一个模型中
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