基于虚拟依存关系与知识增强的方面情感分析

作者：孔博; 韩虎; 陈景景; 白雪; 邓飞

来源：计算机工程, 2022, 1-13.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0065982

• 方面级情感分析
• 虚拟依存关系
• 知识增强
• 图卷积网络
• 情感知识
• 概念知识

近年来，借助句法依赖信息和外部知识的图神经网络成为方面级情感分析领域的一个研究热点，但现有研究存在语法信息提取不充分、利用不合理等问题，同时外部知识使用单一，未全面考虑增强文本方面词与意见词等关键节点的背景知识。此外，基于注意力机制方法没有建立方面词与上下文词的语法信息交互，导致方面词错误地关注到与其语法无关的上下文词信息。针对上述问题，提出一种虚拟依存关系与双知识增强的多交互图卷积网络模型。模型对方面词内每个单词构建依赖树，依据虚拟依存关系进行加权构造虚拟依存图，依据外部情感知识构造情感依存图，使用双通道图卷积神经网络处理虚拟依存图与情感依存图并融合，将融合后特定方面的特征表示进行语义语法双交互。同时利用概念知识增强特定方面后的特征表示与上下文表示做知识注意力交互。最后对多种不同增强表示进行融合从而实现不同表示间的共享与互补。实验结果表明，相较于经典的图卷积网络模型（ASGCN），该模型在Restaurat15和Restaurat16数据集上的宏F1值分别提升了4.71%和8.57%，在其他公共数据集上也均能提升2个百分点以上，具有较好的情感分类性能。

• 单位
  兰州交通大学; 数理学院