【摘 要】
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方面级情感分析（Aspect-based Sentiment Analysis,ABSA）旨在分析给定句子中某一方面的情感倾向,主要涉及方面抽取（AE）、观点抽取（OE）、方面情感分类（ASC）和方面情感三元组抽取（ASTE）四个子任务。通常将方面级情感分析视为序列任务,并基于词序或依存句法树建模。但仅考虑其中一种结构信息无法完整表示词之间复杂关系,这限制了模型学习性能。针对该问题,本文提出一个新
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方面级情感分析（Aspect-based Sentiment Analysis,ABSA）旨在分析给定句子中某一方面的情感倾向,主要涉及方面抽取（AE）、观点抽取（OE）、方面情感分类（ASC）和方面情感三元组抽取（ASTE）四个子任务。通常将方面级情感分析视为序列任务,并基于词序或依存句法树建模。但仅考虑其中一种结构信息无法完整表示词之间复杂关系,这限制了模型学习性能。针对该问题,本文提出一个新的解决方案,即将线性序列文本转换为图结构,将方面抽取、观点抽取转为图中节点分类任务,方面情感分类转为图中边分类任务,方面情感三元组抽取转为图中节点和边联合抽取任务。本文研究内容包括:（1）完成基于图结构的节点分类和边分类任务从而实现方面级情感分析中方面抽取、观点抽取和方面情感分类任务。为实现以上任务,本文首先提出将序列信息整合到依存句法树中构造句子关系图;然后,在句子关系图基础上构建两类子图;最后,提出基于图卷积网络的目标抽取方法实现图中节点分类和边分类任务。实验结果表明,基于图卷积网络的目标抽取方法F1值最好可提高6.35%。（2）完成基于图结构的节点和边联合抽取任务从而实现方面级情感分析中方面情感三元组抽取任务。首先,为充分利用三元组元素之间局部关联性,本文提出关系衰减算法,并基于该算法构建关系衰减图和对应子图;然后,针对独立的节点分类和边分类任务提出统一的邻接矩阵标签方案以实现节点和边的同标注;最后,提出基于图神经网络的方面情感三元组抽取方法并完成图中三元组解码。实验结果表明,基于图神经网络的方面情感三元组抽取方法不仅在方面情感三元组抽取任务上F1值提高14.15%,而且在方面抽取、观点抽取和方面情感分类任务上能取得更优效果。
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