【摘 要】
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方面级情感分析是一项细粒度的情感分析任务，旨在对给定文本中多个特定的方面进行情感极性分析。目前大多数基于句法分析的模型严重依赖依存树的单一解析结果，由于这种结构仅揭示两个单词之间的依存关系，无法捕捉方面词与上下文之间的联系。此外，大部分研究忽略了依存解析中的关系类型，导致可能丢失重要特征信息。针对以上问题，提出了一种基于多通道的图卷积网络模型（Graph Convolutional Network
【基金项目】
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四川省科技创新人才基金（超大规模知识图谱构建、推理与检索技术研究，No.2022JDRC0009）； 西南石油大学自然科学“启航”计划资助项目（融合分数阶图像增强理论的隐藏物体实时检测研究，No.2022QHZ023）；
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方面级情感分析是一项细粒度的情感分析任务，旨在对给定文本中多个特定的方面进行情感极性分析。目前大多数基于句法分析的模型严重依赖依存树的单一解析结果，由于这种结构仅揭示两个单词之间的依存关系，无法捕捉方面词与上下文之间的联系。此外，大部分研究忽略了依存解析中的关系类型，导致可能丢失重要特征信息。针对以上问题，提出了一种基于多通道的图卷积网络模型（Graph Convolutional Network with Multi-Channel，MCGCN）。所提的模型主要包含成分图模块（ConGCN）、依存图模块（DepGCN）以及自注意力机制，旨在挖掘句子结构中丰富的句法和语法信息，此外，为了减少依存解析错误，在DepGCN中引入依存关系类型和依存概率以获取更精准的语法表示。MCGCN首先利用预训练模型进行词嵌入得到文本初始化向量，分别输入到融合不同句法分析的图卷积网络进行不同节点的学习，利用自注意力机制能有效地对方面词进行全局的语义信息关联。最后将三个模块的输出通过仿射进行交互学习，进而提升模型的表征能力。实验结果表明，该模型在Laptop和Twitter数据集上的ACC值和F1值较基准模型均有提升，分别达到78.48%、75.03%和75.92%、74.53%，并且在三个数据集上F1值都有1%～3%的提升。
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