基于情感膨胀门控CNN的情感-原因对提取

摘要

【目的】针对情感-原因对抽取这一情感分析任务,提出情感膨胀门控CNN(EDGCNN)模型。【方法】首先使用情感判别模型CNN找出情感句,然后将情感句编码输入到融入情感特征的EDGCNN模型,找出相应的情感原因,得到情感-原因对,并在实验数据集进行情感原因关键字标注。【结果】召回率和F1值分别达到了63.52%和60.45%,召回率优于已有方法最好结果,F1值与已有方法最优性能相当,而且能从更细粒度实现情感-原因对抽取。【局限】情感-原因对语料规模较小,有待进一步扩充完善。【结论】EDGCNN模型能够从文本中更好地抽取情感-原因对。