基于多交互特征融合的方面级情感分类方法

邱晓莹; 张华辉; 徐航; 吴敏敏

doi:10.19292/j.cnki.jdxxp.20240517.012

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (04) : 913 -924. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.20240517.012

基于多交互特征融合的方面级情感分类方法

邱晓莹, 张华辉, 徐航, 吴敏敏

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摘要

针对现有方面级情感分类模型存在方面词与上下文交互不充分、分类精度低的问题，提出一种基于多交互特征融合的方面级情感分类方法(ASMFF:Aspect-level Sentiment classification method based on Multi-interaction Feature Fusion)。首先，将上下文和方面词分别进行特殊标记，输入BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)编码层进行文本特征向量提取。其次，将文本特征向量输入AOA(Attention Over Attention)和IAN(Interactive Attention Networks)网络提取交互注意力特征向量。最后，将得到的两种交互特征向量进行融合学习，通过交叉熵损失函数进行概率计算、损失回传和参数更新。在Laptop、 Restaurant和Twitter 3个公开数据集上的实验结果表明，ASMFF模型的分类准确率分别为80.25%、84.38%、75.29%,相比基线模型有显著提升。