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
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文檔簡(jiǎn)介
基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文隱式情感分析技術(shù)研究
摘要:隨著社交媒體的快速發(fā)展,人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上表達(dá)情感的方式越來越多樣化。然而,傳統(tǒng)的情感分析技術(shù)往往只能識(shí)別顯式情感,而對(duì)于隱式情感的分析效果并不理想。本文基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GraphNeuralNetwork,GNN)的思想,研究了一種用于中文隱式情感分析的新方法。通過構(gòu)建語義圖并利用GNN模型進(jìn)行情感傳播和推理,該方法能夠有效地捕捉到句子中隱含的情感信息,并提高情感分析的準(zhǔn)確性和效果。
關(guān)鍵詞:圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);中文;隱式情感分析;情感傳播;推理
1.引言
在日常生活中,人們通過語言、表情、姿態(tài)等多種方式表達(dá)情感。情感分析作為一項(xiàng)研究表達(dá)情感的技術(shù),旨在從文本中自動(dòng)判斷作者的情感傾向。隨著社交媒體的興起和普及,人們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上表達(dá)情感的機(jī)會(huì)越來越多,情感分析的需求也日益增加。然而,傳統(tǒng)的情感分析技術(shù)往往只能識(shí)別顯式情感,對(duì)于隱式情感的分析效果并不理想。
2.相關(guān)工作
過去幾十年里,研究者們提出了許多情感分析方法,包括基于詞典的方法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法以及基于深度學(xué)習(xí)的方法等。這些方法在分析顯式情感方面取得了一些成果,但對(duì)于隱式情感分析的效果仍然有限。
3.方法介紹
本文提出了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文隱式情感分析方法。首先,我們利用中文分詞技術(shù)將句子分割成詞語,并構(gòu)建一個(gè)語義圖,將詞語作為節(jié)點(diǎn),詞語之間的關(guān)系作為邊。然后,我們采用GNN模型對(duì)語義圖進(jìn)行處理,通過情感傳播和推理過程,將隱式情感信息傳播到整個(gè)語義圖中的所有節(jié)點(diǎn)。
4.情感傳播和推理
在語義圖中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)詞語,每條邊表示兩個(gè)詞語之間的關(guān)系。為了進(jìn)行情感傳播,我們首先給每個(gè)節(jié)點(diǎn)賦予一個(gè)初始的情感值,表示該詞語的情感傾向。然后,根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的邊的強(qiáng)度和方向,通過GNN模型進(jìn)行情感傳播。具體地,對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn),我們根據(jù)其鄰居節(jié)點(diǎn)的情感值和邊的權(quán)重計(jì)算出一個(gè)新的情感值,然后更新該節(jié)點(diǎn)的情感值。通過多輪的情感傳播,我們可以將隱式情感信息傳播到整個(gè)語義圖中的所有節(jié)點(diǎn)。
在情感傳播過程之后,我們進(jìn)行推理,即根據(jù)語義圖中的情感信息對(duì)句子進(jìn)行情感分析。對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn),我們根據(jù)其情感值判斷該詞語的情感傾向。然后,我們根據(jù)詞語的情感傾向計(jì)算整個(gè)句子的情感傾向,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)隱式情感的分析。
5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
我們?cè)谝粋€(gè)中文隱式情感分析數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),評(píng)估了我們提出的方法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的情感分析方法相比,我們的方法在隱式情感分析方面取得了顯著的提升。通過引入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和情感傳播推理技術(shù),我們能夠更好地捕捉到句子中隱含的情感信息。
6.結(jié)論
本文基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想,研究了一種用于中文隱式情感分析的新方法。通過構(gòu)建語義圖并利用GNN模型進(jìn)行情感傳播和推理,我們的方法能夠有效地捕捉到句子中隱含的情感信息,并提高情感分析的準(zhǔn)確性和效果。未來,我們將進(jìn)一步改進(jìn)該方法,并在更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證。
本文提出了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來進(jìn)行中文隱式情感分析。通過構(gòu)建語義圖并利用GNN模型進(jìn)行情感傳播和推理,我們能夠更好地捕捉到句子中隱含的情感信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,我們的方法在隱式情感分析方面取得了顯著的提升
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