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摘要
方面级情感分类研究中常用的方法是利用句法结构和神经网络的结合模型，但原始句法结构中都未曾考虑共现关系，这会使依赖关系的构建不完整，导致最终效果不佳。本文提出融合共现网络的图神经网络，首先重构句法依赖关系和句法依赖标签，再根据词汇与方面词之间的距离剪枝，然后利用关系图注意力网络融合句法依赖关系和文本，其次通过多头注意力层，将依赖关系与依赖标签相互作用，最终得到情感特征，在SemEval2014的restaurant和laptop数据集以及twitter数据集上进行实验，该模型的准确率分别达到 78.66%、74.19%和73.97%，均高于其余基准模型。
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