基于渐进增强与图卷积的方面级情感分析模型

来源：计算机应用研究杂志2022年第7期北京时间：

作者：齐嵩喆,黄贤英,孙海栋,刘嘉艳,

单位：重庆理工大学a.计算机科学与工程学院;b.经济金融学院,重庆401320；

摘要：方面级情感分析的任务目标是对评论中的特定方面词情感极性的判别，近年来的大多研究方法都采用句法依存树结合图卷积网络来构建模型，但是对句法依存结构的使用过于直接且忽略了在生成树是伴随的噪声影响，因此提出了一种渐进增强结合双向图卷积模块的情感分类模型（PCB-GCN）。首先，设计渐进增强算法来获取更加特异性的句法依存树，利用BiLSTM来提取语义，同时针对不同方向的句法图结构采用双向图卷积模块进行特征提取，最后将句法特征与上下文语义通过协同融合网络结合起来进行最终分类。模型在多组公开数据集上进行了实验，均取得了相比目前基线模型更好的效果。

关键词：图卷积,渐进增强,句法依存树,协同融合,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(17XXW005,62141201)；；