结合异构图注意力机制联合编码的情感原因对抽取

来源：计算机工程与应用杂志2026年第10期北京时间：

作者：刘雨欣, 谢珺, 陈桂军, 郝戍峰, 杨文秀

单位：1.太原理工大学 电子信息工程学院，山西 晋中 030600；2.太原理工大学 计算机科学与技术学院，山西 晋中 030600；

摘要：针对以往情感原因对抽取任务中无法有效编码情感特征和原因特征之间的相关性，且同构图卷积网络难以有效处理复杂因果关系等问题，提出一种结合异构图注意力机制联合编码的情感原因对抽取模型（joint encoding with heterogeneous graph attention mechanism for emotion cause pair extraction，HGAT-ECPE）。该方法利用BERT捕获子句内词语之间的上下文依赖特征；利用Bi-LSTM和交互注意力机制构建情感原因编码器（emotion cause encoder，EC Encoder），联合学习情感特征和原因特征；构建异构图并建立异构图注意力机制（heterogeneous graph attention mechanism，HGAT），建模多类型节点之间的关系，从而更好地捕捉复杂因果关系。模型在中文情感原因对标准数据集上进行实验，实验结果显示，相比基准模型，所提出的模型在情感原因对抽取任务的评估指标F1值平均提升约2.65%，在原因子句抽取任务的评估指标F1值上平均提升5.18%，在情感子句抽取的评估指标P值上平均提升3.38%。

关键词：情感原因对抽取,因果关系,情感原因编码器,异构图,注意力机制

基金资助：国家自然科学基金青年项目（62201377）；虚拟现实技术与系统国家重点实验室（北京航空航天大学）开放课题基金（VRLAB2022C11）；山西省重点研发计划项目（202102020101004）；山西省回国留学人员科研教研资助项目（2024-61）。