计算机应用研究

作者：余本功,张书文,高春阳,

单位：合肥工业大学a.管理学院;b.过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009；

关键词：方面级情感分析,局部上下文加权,图卷积神经网络,句法依存,局部特征聚焦,

基金：国家自然科学基金资助项目(72071061)；国家重点研发计划资助项目(2019YFE0110300)；；

现有方面级情感分析模型忽略了各词间句法关系且未能针对性地提取语义信息。为此，提出一种可聚焦局部上下文特征的方面级情感分析模型，其核心思想在于构建局部上下文加权邻接图和动态赋权方法，通过图卷积神经网络生成聚焦于局部上下文信息的方面词特征。具体地，首先采用局部上下文动态赋权方式增加局部上下文的关注度；其次，在提取句法依存关系的基础上为上下文各节点赋权，构建针对局部上下文赋权的邻接图；最后，由图卷积神经网络提取聚焦于局部上下文信息的方面词特征。在公开数据集上的实验结果表明，与ASGCN相比，提出模型在restaurant和laptop数据集中的宏F1值分别提高了1.76%和1.12%，经过局部上下文加权，聚焦局部特征所得信息有助于提高分类效果。

来源：2023年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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