【摘 要】
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随着互联网技术的蓬勃发展,人们积极地在线上分享自己对于社会事件、公众人物和消费服务等方面的看法和态度。通过分析挖掘来自各个领域的文本评论,情感分析有利于掌握舆情的走向,了解媒体和大众对于热点事件的看法,帮助用户了解商品的口碑以及利于企业商家改进产品和服务。因此,情感分析成为当下的研究热点,具有巨大的价值。为了细粒度地分析用户评论,情感分析任务从简单地判断文本的情感极性逐渐演变成抽取文本的情绪三元组
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随着互联网技术的蓬勃发展,人们积极地在线上分享自己对于社会事件、公众人物和消费服务等方面的看法和态度。通过分析挖掘来自各个领域的文本评论,情感分析有利于掌握舆情的走向,了解媒体和大众对于热点事件的看法,帮助用户了解商品的口碑以及利于企业商家改进产品和服务。因此,情感分析成为当下的研究热点,具有巨大的价值。为了细粒度地分析用户评论,情感分析任务从简单地判断文本的情感极性逐渐演变成抽取文本的情绪三元组。文本情绪三元组抽取（Text Sentiment Triplet Extraction,TSTE）旨在从句子中提取三元组,其中每个三元组都包含一个实体,其相关联的情感以及解释情感原因的观点。现有的大多数研究都是以多阶段流水线的方式解决这个问题,而忽略了这三个要素之间的相互信息,并存在错误传播的问题。针对现有工作的不足,提出语义和句法增强的文本情绪三元组抽取模型（Semantic and Syntactic Enhanced Text Sentiment Triplet Extraction Model,S3E2）,该模型充分利用三元组之间的句法和语义关系,并共同地提取它们。具体来说,针对TSTE的任务,S3E2设计了图-序列双重表示和建模范式:利用图来表示句子中单词对之间的语义和句法关系,并通过图神经网络（GNNs）对其进行编码,同时通过双向长短期记忆网络（Bi LSTM）对原始句子进行建模,以保留顺序信息。在此设置下,该模型进一步应用了一个更有效的推理策略去抽取三元组。在四个基准数据集上的广泛实验表明,S3E2的性能显著地优于现有方法,这证明了S3E2以端到端的方式的优越性和灵活性。
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