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摘要
在方面级情感分析任务中，现有方法难以有效利用句法关系类型且性能依赖依存解析的准确性，为此提出注意力增强的关系门控图卷积神经网络（ARGCN）模型.该模型将双向长短时记忆（BiLSTM）网络学习得到的句子顺序特征与依存概率矩阵相结合构建单词图；利用关系门控图卷积神经网络（RG-GCN）和注意力增强网络（AAN）分别从单词图和句子的顺序特征中获取方面词的情感特征；拼接RG-GCN和AAN的输出作为方面词最终的情感特征.在数据集SemEval 2014、 Twitter上进行对比实验和消融实验，结果表明ARGCN模型可以有效地利用关系类型，减小依存解析准确性对模型性能的影响，更好地建立方面词和意见词的联系，模型准确率优于所有基线模型.
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