【摘 要】
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依存句法分析旨在从语言学的角度分析句子的句法结构。现有的研究表明，将这种类似于图结构的数据与图卷积神经网络（Graph Convolutional Network， GCN）进行结合，有助于模型更好地理解文本语义。然而，这些工作在将依存句法信息处理为邻接矩阵时，均忽略了句法依赖标签类型，同时也未考虑与依赖标签相关的单词语义，导致模型无法捕捉到文本中的深层情感特征。针对以上问题，提出了一种结合上下文
【基金项目】
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国家自然科学基金（61802433）；
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依存句法分析旨在从语言学的角度分析句子的句法结构。现有的研究表明，将这种类似于图结构的数据与图卷积神经网络（Graph Convolutional Network， GCN）进行结合，有助于模型更好地理解文本语义。然而，这些工作在将依存句法信息处理为邻接矩阵时，均忽略了句法依赖标签类型，同时也未考虑与依赖标签相关的单词语义，导致模型无法捕捉到文本中的深层情感特征。针对以上问题，提出了一种结合上下文和依存句法信息的中文短文本情感分析模型（Context and Dependency Syntactic Information， CDSI）。该模型不仅利用双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory， BiLSTM）提取文本的上下文语义，而且引入了一种基于依存关系感知的嵌入表示方法，以针对句法结构挖掘不同依赖路径对情感分类任务的贡献权重，然后利用GCN针对上下文和依存句法信息同时建模，以加强文本表示中的情感特征。基于SWB，NLPCC2014和SMP2020-EWEC数据集进行验证，实验表明CDSI模型能够有效融合语句中的语义以及句法结构信息，在中文短文本情感二分类以及多分类中均取得了较好的效果。
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