融合知识图谱的文本情感分析

• 作者: 吴运兵 廖祥文 林世平 林松海 魏晶晶
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 知识图谱 神经网络 哨兵注意力机制
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 269-275
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5061字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.19379

摘要

目前研究文本情感分类往往只关注文档内容,对文本信息缺失和歧义等特点考虑不够,导致模型性能较低,为此提出一种融合知识图谱的用户和产品层次化注意力网络.首先通过双向长短期记忆网络获取词汇层隐藏表示,利用具有哨兵注意力机制将知识图谱中的知识与文本相结合获取词汇的知识感知状态向量;其次利用注意力机制结合用户和产品信息;最终利用归一化指标函数识别情感极性.结果表明,该方法在Yelp和IMDB数据集上的精确率和均方根误差优于基准方法,验证了模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林世平	福州大学数学与计算机科学学院	34	380	8.0	19.0
2	廖祥文	福州大学数学与计算机科学学院	26	144	7.0	11.0
3	魏晶晶	福建江夏学院电子信息科学学院	9	26	3.0	5.0
4	吴运兵	福州大学数学与计算机科学学院	19	93	5.0	9.0
5	林松海	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0