【摘 要】
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方面级情感分析（Aspect-based Sentiment Analysis,ABSA）作为一种细粒度的情感分析方法,可以对文本特定目标进行相应的情感倾向判定。针对现有基于注意力机制的方面级情感分析方法多关注词的相对位置特征,忽略上下文绝对位置特征的问题,本文提出了一种基于门控卷积神经网络的方面级情感分析模型Pos ATT-GTRU-ABSA。首先,模型使用Laplacian核函数构建相对位置特
【基金项目】
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国家自然科学基金（71771111）；
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方面级情感分析（Aspect-based Sentiment Analysis,ABSA）作为一种细粒度的情感分析方法,可以对文本特定目标进行相应的情感倾向判定。针对现有基于注意力机制的方面级情感分析方法多关注词的相对位置特征,忽略上下文绝对位置特征的问题,本文提出了一种基于门控卷积神经网络的方面级情感分析模型Pos ATT-GTRU-ABSA。首先,模型使用Laplacian核函数构建相对位置特征,同时结合句子长度、词位置编号、卷积核大小作为绝对位置特征,共同建立四维位置矩阵,提出了一种全新的位置处理方式。其次,使用不同大小的卷积核对文本位置和文本内容进行语义编码,得到文本卷积特征图和位置卷积特征图。然后,使用增强位置注意的GTRU门控模型Pos ATT-GTRU接收位置信息、方面词信息和内容信息,并采用注意力机制与两种非线性激活函数relu、tanh共同控制语义特征、位置特征及方面词的信息流向,捕获长距离文本的依赖关系,得到注意力特征矩阵。最后,使用全连接层将注意力特征矩阵整合为情感注意力表示,并通过softmax函数得到最终的情感分类结果。模型采用交叉熵损失函数进行训练,使用准确率作为主要评价指标。本文使用Sem Eval2014数据集对模型的有效性进行了验证,并与ATAE-LSTM、Mem Net、IAN、RAM、GCAE、Mul-AT-CNN、PBAN、IRAN八种模型进行了对比。实验结果表明,本文模型在准确率上取得最优值,平均高于上述模型9.69%、8.90%、7.22%、5.10%、4.27%、3.79%、2.48%、2.13%,在运行时间上较对比模型平均提速38.07倍,最高提速85.32倍,可以更加有效地提取文本位置特征与语序特征,实现局部语义特征到更深层次的情感特征表达。该论文有图28幅,表8个,参考文献87篇。
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