CN115048938B 基于语义和句法双通道的语句情感分析方法以及装置 （华南师范大学）

路378号华南师范大学物理与电信工SyntacticandSemanticNetworkforAspect-basedSentimentLow-ResourceLanguageInfor基于语义和句法双通道的语句情感分析方以及句子表示输入至神经网络模型中的语义通的词嵌入表示以及句子表示输入至神经网络模型中的句法通道，获得待测语句的句法特征表及句法特征表示输入至神经网络模型的分类模2获取待测语句的句子表示以及预设的神经网络模型；其中，所将所述待测语句的句子表示输入至预设的神经网络模型中的句将所述待测语句的词嵌入表示输入至所述语义通道将所述待测语句的句子表示输入至所述语义通道中的语义局部特将所述待测语句的词嵌入表示、语义整体特征表示、语义局部特征表将所述待测语句的词嵌入表示输入至所述句法通道将所述待测语句的句子表示输入至所述句法通道中的句法局部特将所述待测语句的词嵌入表示、句法整体特征表示、句法局部特征表将所述待测语句的词嵌入表示、语义特征表示以及句法特征所述语义整体特征计算模块包括依次连接的映射模块、多头自注意所述将所述待测语句的词嵌入表示输入至所述语义通道中的语义整体特征计算模块将所述待测语句的词嵌入表示中各个单词对应的词嵌入向量输入至所述映射模块中，参数矩阵dh为所述句子编码层的输出维度h为所述子空间的3将所述子空间输入至所述多头自注意力模块，根据预设的隐藏将所述隐藏层表示输入至所述逐词卷积模块，根据预设的逐词卷获取所述方面词以及上下文单词在所述待测语句的句子表句的句子表示中的位置坐标，pa为所述方面词在所述待测语句的句子表示中的位置坐根据所述语义相对距离以及预设的语义距离阈值，获得各个方面词与每根据所述第一注意力矩阵、各个子空间对应的隐藏层表示以及H"4获取所述待测语句的依赖边信息；所述依赖边信息为单词与单将所述待测语句的词嵌入表示以及所述依赖边矩阵输入至所述句法整体特征计算模为句法整体特征计算模块的第l层对应的权重参根据预设的节点更新算法，对所述句法整体特征计算模块各层对应根据预设的拼接算法，将所述更新后的句法整体特征计算模块on为所述句法整体特征计算模块第l层输出的隐状态参数，Concatwo为预设的权重参数。获得依存句法树，并将所述待测语句的方面词设置在所述依根据所述待测语句相对应的依存句法图中各个根节点与子节点的距5根据所述第二注意力矩阵、所述句法整体特征计算模块各层对应所述将所述待测语句的词嵌入表示、语义特征表示以及句法将所述待测语句的语义特征表示以及句法特征表示输入至所述分类模块中的池化层，将所述待测语句的词嵌入表示、平均池化处理后的语义特征表示以包括依次连接的句法整体特征计算模块以及句法词嵌入模块，用于将所述待测语句的句子表示输入至预设的神语义特征模块，用于将所述待测语句的词嵌入表示输入至所将所述待测语句的句子表示输入至所述语义通道中的语义局部特将所述待测语句的词嵌入表示、语义整体特征表示、语义局部特征表6将所述待测语句的句子表示输入至所述句法通道中的句法局部特将所述待测语句的词嵌入表示、句法整体特征表示、句法局部特征表情感分析模块，用于将所述待测语句的词嵌入表示、语义特1至6中任一项所述的基于语义和句法双通道的语句情感7[0002]文本方面级情感分析任务(ABSA)是预测同一句子中不同方面词不同情感极性的堆叠GCN进一步增强提取句法特征嵌入，但是这些方法都没有很好的解决依赖树本身存在[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种基于语义和句法双通道的语句情感分析方[0008]将所述待测语句的词嵌入表示以及句子表示输入至所述神经网络模型中的语义[0009]将所述待测语句的词嵌入表示以及句子表示输入至所述神经网络模型中的句法[0011]第二方面，本申请实施例提供了一种基于语义和句法双通道的语句情感分析装8行时实现如第一方面所述基于语义和句法双通道的语句情感分析方所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的基于语义和句法双通道的语句情[0021]图1为本申请一个实施例提供的基于语义和句法双通道的语句情感分析方法的流[0022]图2为本申请一个实施例提供的基于语义和句法双通道的语句情感分析方法中S3[0023]图3为本申请一个实施例提供的基于语义和句法双通道的语句情感分析方法中[0024]图4为本申请一个实施例提供的基于语义和句法双通道的语句情感分析方法中[0025]图5为本申请一个实施例提供的基于语义和句法双通道的语句情感分析方法中S4[0026]图6为本申请一个实施例提供的基于语义和句法双通道的语句情感分析方法中[0027]图7为本申请一个实施例提供的基于语义和句法双通道的语句情感分析方法中[0028]图8为本申请一个实施例提供的基于语义和句法双通道的语句情感分析方法中S59[0029]图9为本申请一个实施例提供的基于语义和句法双通道的语句情感分析装置的结[0032]在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申含一个或多个相关联的列出项目的任何或所[0036]所述基于语义和句法双通道的语句情感分析方法的执行主体为基于语义和句法wa+1a+mn}[0043]S2：将所述待测语句的句子表示输入至预设的神经网络[0045]句子编码模块可以采用BERT(BidirectionalEncoderRepresentationfrom[0054]S302：将所述待测语句的句子表入至所述语义通道中的语义局部特征计算模块[0060]在一个可选的实施例中，所述语义整体特征计算模块包括依次连接的映射模块、[0061]S3011：将所述待测语句的词嵌入表示中各个单词对应的词嵌入向量输入至所述[0063]K=HW[0069]S3012：将所述子空间输入至所述多头自注意力模块，根据预设的隐藏层计算算[0070]在一个可选的实施例中，分析设备可以采用MultiHeadSA模型作为所述多头自注[0078]S3021：获取所述方面词以及上下文单词在所述待测语句的句子表示中的位置坐语句的句子表示中的位置坐标，Pa为所述方面词在所述待测语句的句子表示中的位置坐asp为由所述方面词对应的向量组成的序列的长度；[0110]S4012：将所述待测语句的词嵌入表示以及所述依赖边矩阵输入至所述句法整体[0113]式中，为所述句法整体特征计算模块的第l层对应的输入节点信息，其中，MHGCN()为多头图卷积函数，A为所述依赖边矩阵，为句法整体特征计算模块的第l层对应的权重O为预设的权重参数。[0127]依存句法树为将句子分析成一棵依存句法树，描述出各述依存句法树的根节点上，所述待测语句的上下文单词设置在所述依存句法树的子节点[0132]式中，SDDi为第i个方面词对应的句法相对距离，aspm为第m个述句法局部特征注意机制输出的所述待测语句的句法局部本申请一个实施例提供的基于语义和句法双通道的语句情感分析方法中S5的流程示意图，[0153]式中，为所述情感分类极性概率分布向量，Oall为所述情感特征表示，Oall=avg_syn]块，将所述待测语句的词嵌入表示以及句子表示输入至所述神经网络模型中的句法通道，模型的分类模块输出的情感分析结果。利用句法和语义双通道同时考虑句法和语义信息，各种功能和处理数据，可选的，处理器101可以采用数字信号处理(DigitalSignal介质(non-transitorycomputer-readablestoragemedium)。存储器102可用于存储指