用于目标级情感分析的全局指针模型

作     者：董慧洁 杨林楠 陈健 费凡 DONG Hui-jie;YANG Lin-nan;CHEN Jian;FEI Fan

作者机构：云南农业大学大数据学院云南昆明650201 云南省科技厅云南省农业大数据工程技术研究中心云南昆明650201 云南省发展与改革委员会绿色农产品大数据智能信息处理工程研究中心云南昆明650201 

基　　金：云南省科技厅科技计划基金项目(202102AE090009) 云南省教育厅科学研究基金项目(2022Y298) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2023年第44卷第12期

页      码：3754-3760页

摘      要：针对现有研究中目标级情感分析中文数据集短缺的问题,构建一个目标级情感分析中文评论数据集,提出一种基于依赖关系注意力的全局指针模型DA-GP(dependency-based attention-global pointer)。以具有丰富语义的字词结合特征作为嵌入特征,使用全局指针整体解决多目标抽取及分类,通过依赖关系注意力网络进一步增强模型的目标识别能力,使模型具有良好的泛化能力。在中文评论数据集上进行对比实验及自身消融实验,实验结果表明,DA-GP模型优于其它模型且可行有效。

主 题 词：目标抽取 情感分析 全局指针 依赖关系注意力 字词嵌入 深度学习 标注方式 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2023.12.032

馆 藏 号：203125152...