融合局部信息与图注意力网络的方面级情感分析方法

本发明公开了一种融合局部信息与图注意力网络的方面级情感分析方法，所述方法基于包括词嵌入层、BERT、语法感知层、局部语义编码层、特征融合层和情感分类层的融合局部语义信息的关系图注意网络模型实现；具体包括如下步骤，S1、输入序列重构；S2、上下文嵌入句子生成；S3、语法感知特征获取；S4、局部语义信息获取；S5、特征融合；S6、情绪极性预测。优点是：将语法感知的上下文与局部语义上下文进行融合，以学习句子的特征，从而增强句子的整体表达能力。语法感知生成的上下文能够捕捉语法关联性更强的词语，而局部语义特征则可以获取句法结构更紧密的词语。通过融合语义和语法特征，提高方面级情感分类的性能。