融合多窗口特征的词对标记情感三元组抽取

来源：计算机工程与应用杂志2024年第16期北京时间：

作者：林杰, 刘建华, 陈林颖, 郑智雄, 孙水华

单位：1.福建工程学院 计算机科学与数学学院，福州 350118 ；2.福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室，福州 350118

摘要：方面情感三元组抽取旨在从句子中抽取方面词、意见词和对应的情感极性。针对目前研究未充分挖掘局部上下文语义信息，缺乏对局部范围内的方面意见词对关联学习，以及遭受错误传播等问题，提出一种融合多窗口特征的词对标记情感三元组抽取模型。该模型利用BERT对句子信息进行处理，获取句子编码特征，采用多窗口特征学习机制学习局部范围内的情感特征关联，并挖掘句子包含的潜在语义信息，使用多头注意力图转换模块将所学习到的特征聚合成标记分布概率，利用改进的词对标记方案标记句子并解码得到三元组。在SemEval-ASTE的四个基准数据集上进行实验分析，相比GTS-BERT模型，所提模型在三元组抽取任务上F1分值分别提高了2.33、6.57、2.97、4.84个百分点。实验结果表明，所提模型可以有效学习局部语义信息，准确标记方面意见跨度，较为精确地提取情感三元组。

关键词：方面情感三元组,情感极性,特征学习,多头注意力,词对标记方案