一种基于句法词法增强的图注意力网络模型的情感分析方法

本发明公开了一种基于句法词法增强的图注意力网络模型的情感分析方法，本发明首先，模型不仅使用BERT模型捕捉句子的上下文重点语义信息，还结合句法依存树捕捉到的句法距离信息。接着，通过句法权重和词法权重信息生成的掩码矩阵优化特征向量，获得方面词相关特征表示。随后，在图注意力网络建模中，采用加权多头注意力机制，整合方面词相关的特征表示和权重边增强矩阵信息以进行情感极性分类。在四个公开基准数据集上的实验结果验证了该模型的有效性。