基于有效距离和注意力机制的方面级情感分析
刘跃
张琨
朱浩华
江浩俊
方自正
南京理工大学 南京 210094
摘要：目前基于位置的方面级情感分析主要是根据方面词和其他单词的语义位置来进行研究,然而该方法容易导致单词权重分配不合理,降低了情感分析的准确率.因此,通过对句子的语法方面进行研究,提出了一种新的情感分析模型ED-BERT-BIGRU(EDBB),该模型首先将三种文本分别输入到BERT模型中获得对应的词向量,利用双向GRU捕获上下文表示,然后利用依赖语法树中每个词与方面词的相对位置,结合计算有效距离CED算法来获得每个单词与方面词的有效距离,同时结合局部文本动态权重赋值LDAW算法和自注意力机制为每个单词赋予不同的权重,从而提高情感分析的准确率.与其他深度神经网络模型相比,该模型在SemEval-2014的Restaurant和Laptop这两个公开数据集上取得了更高的Ac-curacy和F1值,模型训练结果更好.
关键词：相对位置有效距离CED算法LDAW算法
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 637-642,707 )
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