利用动态异构图神经网络联合建模方面与情感
计算与语言
2020-04-15 v1 机器学习
摘要
基于目标的情感分析旨在检测意见方面（方面抽取）及其对应的情感极性（情感检测）。此前的流水线方法与集成方法均未能精确建模这两个目标之间的内在联系。本文提出一种新颖的动态异构图，以显式方式联合建模这两个目标。普通词与情感标签均被视为异构图中的节点，从而使方面词能够与情感信息交互。该图以多种类型的依赖关系初始化，并在实时预测过程中被动态修改。在基准数据集上的实验表明，我们的模型优于最先进的模型。进一步分析表明，我们的模型在多意见方面与无意见方面情形的困难样本上取得了显著的性能提升。
引用
@article{arxiv.2004.06427,
title = {Jointly Modeling Aspect and Sentiment with Dynamic Heterogeneous Graph Neural Networks},
author = {Shu Liu and Wei Li and Yunfang Wu and Qi Su and Xu Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.06427},
year = {2020}
}