摘要
本发明提供一种基于多语法多频率的方面级情感分析方法,属于方面级情感分析技术领域;为了解决目前方面级情感分析的情感判断不够精准,未进行动态融合导致模型性能下降的技术问题,采用的技术方案为:采用全链图卷积神经网络捕获评论的语法信息和依赖关系,然后结合语义角色标注和抽象语义表示对评论进行分析,并采用多频传播来捕获文本中每个词的语义相关关系,构建一个双通道的图神经网络,之后采用对齐操作将全链图编码和语义图编码转换到统一的特征空间,最后利用动态融合机制来获取全面的句子表达,由此提升方面级情感分析的性能;本发明应用于方面级情感分析。
技术关键词
情感分析方法
路径特征
语义角色标注
动态融合机制
表达式
节点
高通滤波器
多头注意力机制
融合特征
矩阵
频率
嵌入方法
情感分析技术
低通滤波器
拉普拉斯
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