关系图注意力网络的方面级情感分析模型

针对方面级情感分析利用注意力机制和传统深度学习方法提取方面词与上下文之间的联系时，未充分考虑句法依存信息及关系标签导致预测效果不佳的问题，提出一种基于关系图注意力网络的分析模型。利用DeBERTa预训练模型进行词嵌入，并将初始词向量进行多头注意力计算以增强方面词与上下文信息之间的关系。通过图注意力网络学习句法信息中的关系标签特征，借助这些关系标签特征进一步提取句法信息中方面词和上下文之间的联系，增强模型对于情感特征的提取能力。SemEval-2014数据集的实验测试结果表明，所提出模型的准确率和Macro-F1均优于对比模型。