Enhanced heterogeneous graph convolutional networks with dual-level attention for aspect-based sentiment analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aspect-based sentiment analysis aims to analyze the sentimental tendencies of specific aspect terms in the target sentence. With the continuous development of deep learning technology, graph convolutional networks have been widely applied to sentiment analysis tasks and achieved satisfactory results. However, when constructing graph convolutional networks based on text contents, the model considers the contextual words and their interdependent relationships without distinction. Meanwhile, most models are built separately, without fully employing the information of part of speech and dependency relationships in the text dependency parsing. In response to the above issues, we design a heterogeneous graph neural networks model based on dual node-level and type-level attention mechanisms. The heterogeneous information network is embedded into graph convolutional networks for considering the attribute characteristics of different node types. The dual-level attention mechanism can capture both the importance between diverse adjacent nodes and the significance of different node types to the central node. The relationship between aspect terms and sentiment terms is acquired by adjusting the weights of different types of nodes. To address the issue that graph neural networks have difficulty in fully utilizing dependency parsing information, we embedded syntactic and semantic dependency enhancement. By introducing the dependency tree and the dependency parsing into the graph convolutional networks architecture, it can comprehensively model the syntax relationship and analyze the sentence structure, thereby distinguishing the important contextual information. The experimental results on multiple public datasets indicate the effectiveness of the proposed model in aspect-based sentiment analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».