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基于依存树增强注意力模型的方面级情感分析
文献摘要：
近年来的方面级情感分析研究尝试利用注意力机制与基于依存树的图卷积模型对上下文词和方面之间的依赖关系进行建模,然而,基于注意力机制的模型具有容易引入噪声信息的缺点,基于依存树的图模型则具有高度依赖于依存树解析质量、鲁棒性较差的缺点.为解决以上问题,探索一种将注意力机制与语法知识相结合的新方法,利用依存树和位置信息分别对注意力机制进行监督,设计并提出了一种用于方面级情感分析的依存树增强的注意力模型,能够更合理地利用语义和句法信息的同时减轻对依存树的依赖程度.在三个基准数据集上进行的实验验证了所提方法的有效性和可解释性.
文献关键词：
自然语言处理;方面级情感分析;依存树;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
张文轩;殷雁君
作者机构：
内蒙古师范大学计算机科学技术学院,呼和浩特010022
文献出处：
引用格式：
[1]张文轩;殷雁君-.基于依存树增强注意力模型的方面级情感分析)[J].计算机应用研究,2022(06):1656-1662
A类：
B类：
依存树,注意力模型,方面级情感分析,注意力机制,图卷积模型,上下文,文词,依赖关系,声信,图模型,语法知识,识相,位置信息,更合,句法信息,依赖程度,基准数据集,可解释性,自然语言处理
AB值：
0.254539
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