知识增强的交互注意力方面级情感分析模型

摘要

方面级情感分析(ABSA)已经成为自然语言处理领域的研究热点,与传统的情感分析技术相比,基于方面的情感分析能够判断句子中多个方面的情感倾向,可以更加准确地挖掘用户对方面的情感极性。当前,将注意力机制和神经网络相结合的模型在解决方面级情感分析任务时大多仅考虑方面对上下文的影响,且时常忽略句子中的相关语法信息和背景知识。针对上述问题,提出一种借助知识图谱和图卷积网络的交互注意力神经网络模型,为评论文本注入背景信息和语言知识。首先,利用知识图谱解决词汇在不同语境下的一词多义性问题。其次,利用文本图卷积网络完善评论语句的语法结构信息。最后,通过交互注意力机制实现评论文本上下文与评价方面的协调优化。最终在五个公开数据集上的实验结果表明,合理利用外部知识是改善方面级情感分析模型性能的有效策略。