《基于图卷积网络的短文本情感分类标注》

技术简介：

针对基于注意力机制的CNN和RNN模型因易忽略句法上关联词之间的依赖关系，而限制短文本情感分类标注的性能这一问题，提出一种基于图卷积网络的短文本情感分类模型。根据句子的依赖树得到词语间的依赖关系，并利用双向长短时记忆网络从文本中提取句子表征；利用图卷积网络结合依赖关系对句子表征进行编码得到节点表征；结合注意力机制，利用节点表征重新分配句子表征的情感权重，并输入到全连接层，通过判别器判定句子的情感极性。在情感分类基准数据集上的实验结果表明，该模型和现有的经典模型相比性能有了一定的提高。

研发人员：佘久洲;叶施仁;王晖;