文本方面级情感分类方法综述

• 作者: 张妍 李胜旺 杨艺 许云峰
• 来源期刊: 河北科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 情感分类 方面级别 文本分类 深度学习 图神经网络 图卷积网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 机械、电子与信息科学
• 页码范围: 518-527
• 页数: 10页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.7535/hbkd.2020yx06006

摘要

随着深度学习的发展,方面级情感分类已经在单领域和单一语言中取得了大量的研究成果,但是在多领域的研究还有提升的空间.通过对近年来文本方面级情感分类方法进行归纳总结,介绍了情感分类的具体应用场景,整理了方面级情感分类常用的数据集,并对方面级情感分类的发展进行了总结与展望,提出未来可在以下领域开展深入研究:1)探索基于图神经网络的方法,弥补深度学习方法存在的局限性;2)学习融合多模态数据,丰富单一文本的情感信息;3)开展更多针对多语言文本和低资源语言的研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张妍		23	154	7.0	11.0
2	许云峰		30	197	8.0	13.0
3	李胜旺		11	43	4.0	6.0
4	杨艺		1	0	0.0	0.0