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面向面向的情感分析的面向门控图卷积网络( Aspect-gated graph convolutional networks for aspect-based sentiment analysis )
Q Lu Z Zhu G Zhang S Kang P Liu
基于体的情感分析旨在预测给定句子中每个特定体词的情感极性。然而，以往的模型忽略了句法约束和长期情感依赖，错误地将无关的语境词作为判断体情感的线索。此外，这些模型通常使用与方面无关的编码器对句子进行编码，这可能导致缺乏方面信息。本文提出了一个方面门控图卷积网络(AGGCN)，它包括一个特殊的方面门，从一开始就引导特定方面信息的编码，并在句子依赖树上构造一个图卷积网络，以充分利用句法信息和情感依赖。在多个半实物数据集上的实验结果证明了该方法的有效性，并且该模型的性能优于强基线模型。
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