融合多头依赖图注意的词句交互短文本方面情感分析模型

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摘 要：根据短文本情感分析现有方法中存在的不遵守常规语法、没有充分利用上下文词与方面词间深层情感表达的问题，提出了一种融合多头依赖图注意的词句交互短文本方面情感分析模型（IDM-GAT，interactive dependent multi-head graph attention），在句子层面通过加入相对位置向量增强情感信息的嵌入，然后使用依赖图注意力结构计算句子中单个单词及单词间依赖的注意力权重，尽可能提取短文本中的稀疏依赖关系；在词语层面对上下文词和方面词使用自注意力池化、平均池化方法，在保留情感特征的同时降低模型的计算复杂度。（剩余16412字）