《Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks》论文阅读

最新推荐文章于 2024-07-14 18:05:30 发布
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#论文阅读 #深度学习 #自然语言处理

本文介绍了一种新的图卷积网络模型SenticGCN，它在自然语言处理中结合SenticNet增强词语间依赖，并考虑情感因素。模型通过依赖树构建图，侧重于特定方面的实体表示，利用检索注意力机制优化。

文章目录


文章地址： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705121009059

文章介绍

  最近，图卷积神经网络因为其优越的性能（能很好的考虑词语间的依赖）被广泛的应用在自然语言处理任务当中。其一般方式为首先将文本转化为邻接矩阵的形似，然后结合文本的特征表示即可输入到GCN中，但是现有的研究大多针对于如何更好的表示词语间的依赖，而忽略了上下文的情感知识。因此这篇文章在结合SenticNet的基础上构建词语间的依赖，提出了Sentic GCN。

文章模型

在这里插入图片描述
  文章提出模型框架如上图所示，嵌入层可选用glove或者BERT，然后通过双向LSTM或者文本的特征向量表示。在另一方面通过spacy工具，在结合SenticNet的基础上生成词语之间的依赖最后输入到GCN中完成分类。

通过依赖树构建图

  对于每一句话作者首先采用了最基本的spacy工具生成词语间的邻接矩阵，
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  然后通过SenticNet（开源的）获取每个单词的情感评分，并与邻接矩阵相加<

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