【摘 要】
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细粒度情感分析,又被称为多方面情感分析,是自然语言处理领域重要的子方向,相较于传统的句子级或文档级情感分类,需要对每个方面词做出针对性的情感极性分类。该领域的核心在于计算方面词和句中其它词的相关性以及得到针对该方面词的文本表示。经典的细粒度情感分析的解决方案大多都是基于长短期记忆网络或卷积神经网络,同时引入注意力机制生成对应的文本表示。尽管大量的研究工作表明了这些方法的有效性,但是仍然存在一些不足
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细粒度情感分析,又被称为多方面情感分析,是自然语言处理领域重要的子方向,相较于传统的句子级或文档级情感分类,需要对每个方面词做出针对性的情感极性分类。该领域的核心在于计算方面词和句中其它词的相关性以及得到针对该方面词的文本表示。经典的细粒度情感分析的解决方案大多都是基于长短期记忆网络或卷积神经网络,同时引入注意力机制生成对应的文本表示。尽管大量的研究工作表明了这些方法的有效性,但是仍然存在一些不足,例如:无法高效的学习到句法知识,没有区分不同语义和句法关系之间的差异性、没有处理好方面词的特殊性、需要大量的训练数据等问题。本文的主要工作有:（1）引入了基于LSTM的基线模型以及基于依存树的图卷积神经网络模型,在多个数据集上和多种模型进行对比实验,表明了引入图卷积神经网络可以高效的学习到句法信息,弥补了只使用语法信息的不足,有效的的提升了在基准数据集上的性能表现。（2）针对方面词和其它词之间不同关系的差异性,提出了基于特定关系的神经网络模型,包括门控模块以及动态依存树模块,分别从语义相关性和句法相关性的角度出发,改善了方面词和句中其它词的相关性计算。通过对比实验以及消融实验表明了该方法对性能的重要贡献。（3）针对传统方法对于方面词的重视程度不足的问题,提出了基于方面词增强的神经网络模型,包括方面词增强模块以及核池化模块,分别解决了图卷积过程中没有注意到方面词的特殊性以及计算方面词和其它词的语义相关性粒度单一的问题。通过对比实验以及消融实验表明了该方法对性能的重要贡献。（4）针对目前有标签数据稀缺问题,提出了基于预训练语言模型的Zero shot和Few shot方法,通过引入预训练语言模型解决了静态词嵌入表达能力不足的问题,同时引入小样本学习及无样本学习有效的缓解了经典模型对于数据量需求较大的问题。通过对比实验表明了该方法对性能的重要贡献。
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