融合多頭依賴圖注意的詞句交互短文本方面情感分析模型

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摘 要：根據(jù)短文本情感分析現(xiàn)有方法中存在的不遵守常規(guī)語(yǔ)法、沒有充分利用上下文詞與方面詞間深層情感表達(dá)的問題，提出了一種融合多頭依賴圖注意的詞句交互短文本方面情感分析模型（IDM-GAT，interactive dependent multi-head graph attention），在句子層面通過(guò)加入相對(duì)位置向量增強(qiáng)情感信息的嵌入，然后使用依賴圖注意力結(jié)構(gòu)計(jì)算句子中單個(gè)單詞及單詞間依賴的注意力權(quán)重，盡可能提取短文本中的稀疏依賴關(guān)系；在詞語(yǔ)層面對(duì)上下文詞和方面詞使用自注意力池化、平均池化方法，在保留情感特征的同時(shí)降低模型的計(jì)算復(fù)雜度。（剩余16412字）