基于混合图神经网络的方面级情感分类

来源：计算机工程与应用杂志2023年第4期北京时间：

作者：唐恒亮, 尹棋正, 常亮亮, 薛菲, 曹阳

单位：北京物资学院 信息学院，北京 101149

摘要：目前在方面级情感分类研究中，图卷积网络被应用于句法依赖树上构建方面词与上下文词的依赖关系。但是由于句法依赖树的不稳定性和语句的复杂性与不规范表达，这种改进较为有限。为解决上述问题，提出了一种基于混合图神经网络模型。在该模型中，为了深度提取方面词与上下文词的依赖关系，设计了应用于句法依赖树的多层图卷积网络。同时为提取词级依赖特征，设计了具有残差连接的图注意力网络（Res-GAT），其主要思想为以词级依赖关系特征作为补充，结合句法依赖关系进行方面级情感分类。通过在五个经典数据集上实验，证明了该模型相较于基线模型具有更优异的分类能力。

关键词：方面级情感分类,句法依赖树,图卷积网络（GCN）,图注意力网络（GAT）