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摘要
方面级情感分析是情感分析的子任务，旨在判断评论目标的具体方面所对应的情感极性.近年来，深度神经网络模型在方面级情感分析问题上取得了较大进展.然而，现有的方面级情感分析模型仍存在方面信息丢失、没有充分利用句法依存关系等问题.本文提出了一种基于关系注意力机制的图卷积网络RAGCN(Relational Attention based Graph Convolutional Network).首先，RAGCN通过两个双向长短期记忆网络分别对句子和增强后的方面建模，以引导图卷积网络对向量表示进行更新.其次，为了区分上下文单词对给定方面情感的贡献，提出了一种关系注意力机制.该机制能充分利用评论节点间的边类型，结合双向长短期记忆网络的输出以捕获方面和上下文单词之间的关系.此外，为进一步提高模型的鲁棒性，RAGCN采用门控融合机制来过滤关系注意力层和图卷积网络层的输出，从而获取多更准确的句子表征向量.多个方面级情感分析数据集上的实验结果表明，RAGCN模型在准确度，Macro-F1方面均优于对比模型.
