MASGC：融合特定屏蔽机制的简单图卷积情感分析模型

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摘要：方面级情感分析目前是基于图卷积神经网络（GCN）来整合句子的语法结构，它能够有效地解决长范围词汇依赖不准确的问题，但GCN却拥有不必要的复杂性和冗余计算。此外，它忽略了属性与上下文之间相对位置的关系。为此，提出了一种新的模型来解决上述问题。首先建立双向GRU层，接着使用位置感知转换增加靠近方面词的上下文词的重要程度，然后通过移除非线性和折叠连续层之间的权重矩阵来降低复杂性;再与特定屏蔽层进行融合实现单层MASGC结构，生成一种新的基于检索上下文的注意力机制;最后通过全连接层给出分类结果。（剩余14626字）