基于多仿射融合图卷积网络的方面级情感分析方法及系统

本发明涉及一种基于多仿射融合图卷积网络的方面级情感分析方法及系统，包括以下步骤：对数据进行预处理，得到句子的输入向量序列与句法邻接矩阵；双向长短期记忆网络对输入向量序列进行处理，得到句子的隐藏状态向量序列；将隐藏状态向量序列与邻接矩阵输入多仿射图卷积网络，得多仿射图卷积层输出的特征向量序列；多层融合模块同时提取多层多仿射图卷积层的特征向量序列，学习句子中方面词与其上下文之间的关系，得新特征向量序列；多层感知器自适应学习新特征向量序列各部分的重要性，获得方面级情感分析任务的最终特征，将最终特征进行情感分类；采用复合损失函数对多仿射融合图卷积网络模型进行训练，提升在方面级情感分析任务上的精确度。
上海师范大学
袁非牛 | 王瑾