基于位置增强词向量和GRU-CNN的方面级情感分析模型研究

来源：计算机工程与应用杂志2024年第9期北京时间：

作者：陶林娟, 华庚兴, 李波

单位：华中师范大学 计算机学院，武汉 430079

摘要：方面级情感分析旨在判断一段文本中特定方面词的情感倾向，其核心问题是方面词的上下文如何准确表征。与现有研究主要关注注意力机制的改进不同，该文从词语表征和上下文编码模型两个方面进行改进。在词语表征方面，通过BERT模型和位置度量公式获得增强的词向量表示；在上下文编码模型方面，使用GRU-CNN网络提取文本语义特征。在SemEval2014 Task4数据集上的实验表明，提出的模型在Restaurant和Laptop领域中的准确率分别达到了85.54%和80.35%，证实了所提出模型的有效性。

关键词：方面级情感分析,卷积神经网络,预训练词向量,位置函数,注意力机制