典型文献
基于渐进增强与图卷积的方面级情感分析模型
文献摘要：
方面级情感分析的任务目标是对评论中的特定方面词情感极性的判别,近年来的大多研究方法都采用句法依存树结合图卷积网络来构建模型,但是对句法依存结构的使用过于直接且忽略了在生成树是伴随的噪声影响,因此提出了一种渐进增强结合双向图卷积模块的情感分类模型(PCB-GCN).首先,设计渐进增强算法来获取更加特异性的句法依存树,利用BiLSTM来提取语义,同时针对不同方向的句法图结构采用双向图卷积模块进行特征提取,最后将句法特征与上下文语义通过协同融合网络结合起来进行最终分类.模型在多组公开数据集上进行了实验,均取得了相比目前基线模型更好的效果.
文献关键词：
图卷积;渐进增强;句法依存树;协同融合
中图分类号：
作者姓名：
齐嵩喆;黄贤英;孙海栋;刘嘉艳
作者机构：
重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆401320;重庆理工大学经济金融学院,重庆401320
文献出处：
引用格式：
[1]齐嵩喆;黄贤英;孙海栋;刘嘉艳-.基于渐进增强与图卷积的方面级情感分析模型)[J].计算机应用研究,2022(07):2037-2042
A类：
B类：
渐进增强,方面级情感分析,任务目标,方面词,词情,情感极性,句法依存树,图卷积网络,构建模型,对句,生成树,噪声影响,卷积模块,情感分类,分类模型,PCB,GCN,增强算法,加特,BiLSTM,时针,同方向,图结构,句法特征,上下文语义,协同融合,融合网络,公开数据集,比目,基线模型
AB值：
0.338857
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