基于MGCNN的商品评论情感分析

• 作者: 徐国庆 程志宇 罗京 许犇
• 来源期刊: 武汉工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图卷积网络 长短期记忆网络 注意力模型 商品评论 情感分析
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 机电与信息工程
• 页码范围: 585-590
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202006010

摘要

为了解决传统的深度学习模型会忽略语料库中全局词共现信息所包含的非连续和长距离语义的问题.本文提出记忆图卷积神经网络(MGCNN)引入注意力机制的商品评论情感分析方法.首先提取词与词、词与文档之间的关系,以全部的词和文档作为节点,将整个数据集构造成一个异构文本图.再基于图卷积网络(GCN)来构建用于图结构数据的神经网络,利用长短期记忆网络(LSTM)提取上下文相关特征,并使用注意力层获取重要特征.多组对比实验结果表明,本方法的分类效果更好,且随着训练集数据所占比例的降低,其优势更加显著.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐国庆		26	60	5.0	6.0
2	许犇		2	0	0.0	0.0
3	程志宇		2	0	0.0	0.0
4	罗京		1	0	0.0	0.0