【摘 要】
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针对目前对话文本情感分析中大部分模型忽略说话者情感的相互影响作用这一问题,为了有效识别对话文本中说话者本身表达的情感类别,充分考虑对话者之间的情感因素,提出一种基
【机 构】
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华中师范大学计算机学院,国家语言资源监测与研究网络媒体中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61532008),国家重点研发计划项目(2017YFC0909502)
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针对目前对话文本情感分析中大部分模型忽略说话者情感的相互影响作用这一问题,为了有效识别对话文本中说话者本身表达的情感类别,充分考虑对话者之间的情感因素,提出一种基于图卷积神经网络的对话情感分析方法。首先,使用BiGRU将对话文本进行序列上下文编码,获得话语文本表征;然后,依据说话者对话顺序构造一个有向图,利用图卷积神经网络获取每个话语文本新的文本表征向量;最后,连接得到的两个话语表征向量,采用基于相似度的注意力机制获得最终的话语文本表示,从而进行情感分类。在dailydialog中文语料库上的实验结果表明
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