典型文献
MASGC:融合特定屏蔽机制的简单图卷积情感分析模型
文献摘要：
方面级情感分析目前是基于图卷积神经网络(GCN)来整合句子的语法结构,它能够有效地解决长范围词汇依赖不准确的问题,但GCN却拥有不必要的复杂性和冗余计算.此外,它忽略了属性与上下文之间相对位置的关系.为此,提出了一种新的模型来解决上述问题.首先建立双向GRU层,接着使用位置感知转换增加靠近方面词的上下文词的重要程度,然后通过移除非线性和折叠连续层之间的权重矩阵来降低复杂性;再与特定屏蔽层进行融合实现单层MASGC结构,生成一种新的基于检索上下文的注意力机制;最后通过全连接层给出分类结果.该模型在五个数据集上进行了大量实验,实验结果表明其具有更高的准确率和更少的训练时间.
文献关键词：
方面;情感分析;门控循环单元;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
姜宇桐;钱雪忠;宋威
作者机构：
江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡214122
文献出处：
引用格式：
[1]姜宇桐;钱雪忠;宋威-.MASGC:融合特定屏蔽机制的简单图卷积情感分析模型)[J].计算机应用研究,2022(04):1049-1053
A类：
MASGC
B类：
屏蔽机制,简单图,方面级情感分析,图卷积神经网络,GCN,句子,语法结构,不必要,冗余计算,上下文,相对位置,GRU,位置感知,方面词,文词,重要程度,移除,除非,折叠,权重矩阵,来降,屏蔽层,层进,注意力机制,全连接层,训练时间,门控循环单元
AB值：
0.413246
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