基于图注意力网络和关系区域...别的方面情感三元组提取研究_.pdf

regions,improvingtheconsistencyandaccuracyofboundaryextraction.Toenhance

therobustnessofthemodel,adversarialtrainingisadopted,introducinganadversarial

learningmechanismduringthetrainingprocess,enablingthemodeltobetteradaptto

thediversityandcomplexityofthedataset,therebyimprovingthemodels

generalizationabilityandrobustness.

Thethesisverifiestheperformanceoftheproposedmodelsthroughextensive

comparativeexperimentsontwoaspect-levelsentimentanalysispublicdatasetsand

validatestheeffectivenessofeachmoduleofthemodelthroughablationexperiments.

Additionally,throughcaseanalysis,thepracticaleffectsofthemodelinhandling

aspect-basedsentimenttripletextractiontasksareintuitivelydemonstrated.

Experimentalresultsshowthattheproposedmodelsachievehigheraccuracy,recall,

andF1scoreinaspect-basedsentimenttripletextractiontasks.

Keywords:SentimentAnalysis;AspectSentimentTripletExtraction;Graph

AttentionNetworks;AdversarialTraining

III

3.4小结31

第4章基于关系区域的识别和对抗训练的方面情感三元组提取模型

32

4.1问题描述与解决思路32

4.2模型设计33

4.2.1表示层34

4.2.2对抗训练优化图注意力网络35

4.2.3预测层36

4.2.4损失函数37

4.3实验与分析38

4.3.1数据集38

4.3.2实验设置38

4.3.3评价指标38

4.3.4基线方法39

4.3.5实验结果与分析39

4.3.6消融实验分析41

4.3.7样例分析42

4.4小结43

第5章总结和展望44

5.1研究总结44

5.2未来研究工作展望45

参考文献46

语、意见术语及情感倾向，并为用户提供更加全面和精准的情感分析结果。通过

本研究的成果，可以为商户和研究人员提供更有效的情感分析工具，帮助他们更

好地了解用户的需求和偏好，从而指导产品改进和市场营销策略的制定。同时，

本文还将为情感分析领域的进一步研究和发展提供有益的参考和启示，推动情感

分析技术在商业和社会领域的广泛应用和深入发展。

1.2国内外研究现状

[9]

方面级情感分析任务最早由Hatzivassiloglou等人于1997年提出，旨在从

文本中识别和分析特定方面的情感倾向。随着互联网的迅速发展，网络上的大量

文本数据为此类任务提供了丰富的研究资源。研究人员们纷纷投入到方面级情感

分析的研究中，试图探索如何准