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面向多头关注的面向方面情感分类的注意力增强图卷积网络( Attention-Enhanced Graph Convolutional Networks for Aspect-Based Sentiment Classification with Multi-Head Attention )
G Xu P Liu Z Zhu J Liu F Xu
基于方面的情感分类的目的是识别句子中每个方面的情感极性。近年来，由于图卷积网络(GCN)的引入，越来越多的研究利用句子结构信息来建立方面和观点词之间的联系。但是，这些方法的准确性受到噪声信息和依赖树解析性能的限制。为了解决这一问题，我们提出了一种注意力增强图卷积网络(AEGCN)用于基于方面的多头注意力(MHA)情感分类。我们提出的方法通过引入MHA和GCN可以更好地结合语义和句法信息。我们还在GCN中增加了一个注意机制来增强其性能。为了验证我们提出的方法的有效性，我们在五个基准数据集上进行了大量的实验。实验结果表明，本文提出的方法能够更合理地利用语义和句法信息，进一步提高GCN的性能。
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