基于句法依存增强和方面语义聚焦的方面级情感分析
Aspect-based sentiment analysis based on syntactic dependency enhancement and aspect semantic focus
南京信息工程大学 a. 计算机学院､网络空间安全学院; b. 数字取证教育部工程研究中心, 南京 210044
摘要
现有的方面级情感分析研究大多采用基于依存树的图神经网络来构建模型，但忽略了原始依存树包含的大量无关依赖关系且缺乏针对特定方面语义的特征提取。为此，提出了一种基于句法依存增强和方面语义聚焦的双通道图卷积网络模型(SADGCN)来提升情感分析的预测精度。该模型主要由句法增强模块与语义增强模块组成。对于句法增强模块，提出了一种高效的面向方面词的选择方法来重塑句法依存树，从而更加准确地捕获与目标方面高度相关的句法信息；对于语义增强模块，设计了一种方面聚焦注意力机制来与全局性自注意力机制相融合的策略，从而帮助模型学习特定方面的语义特征表示。最后将两个模块学习到的信息进行特征融合以预测情感极性。三个基准数据集上的实验结果表明，所提模型相比于对比模型取得了更优的效果。
基金项目
国家自然科学基金企业联合基金重点项目(U23B2023)
国家自然科学基金青年项目(62102189)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0039
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第9期
发布历史
[2025-05-21] 优先出版
引用本文
王一力, 陈浩文, 袁程胜. 基于句法依存增强和方面语义聚焦的方面级情感分析 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0039. (Wang Yili, Chen Haowen, Yuan Chengsheng. Aspect-based sentiment analysis based on syntactic dependency enhancement and aspect semantic focus [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (9). (2025-05-27). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.03.0039. )
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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