基于双注意力融合知识的方面级情感分类

来源：计算机工程与科学杂志2023年第10期北京时间：

作者：张千锟, 韩虎, 郝俊

单位：兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070

摘要：方面级情感分类研究是针对语句的特定方面判别其表达的情感极性。现有解决方案中，虽然基于注意力机制的循环神经网络模型表现较好，但是由于评论文本较短，且包含较多的新词和多义词，上述方法在处理此类“语义模糊”句子时性能不够理想。因此，提出一种基于知识图谱和注意力机制的神经网络模型，基本思想是利用知识库获取方面词的相关概念集，融合外部信息来增强文本的语义表示。首先，将双向长短时记忆网络的输出与自注意力机制相结合，生成上下文表示。然后，联合上下文表示利用双注意力从知识图谱中获取外部知识，得到和方面词相关的知识向量。最后，将2部分内容一起输入到全连接网络计算方面级情感倾向。实验结果表明，该模型与其他模型相比分类性能显著提升。

关键词：方面级情感分类,知识图谱,注意力机制,

基金资助：国家自然科学基金(62166024)