基于图卷积网络的中文短文本细粒度情感分析

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摘要

随着移动互联网的快速普及，网络上各种电商平台的商品评论、社交网络平台的社交评论等激增，这些评论信息

中的情感倾向具有巨大的商业价值和社会价值。利用图卷积网络（GCN）技术对微博评论数据集和酒店评论数据集等中文短

文本进行情感分析，分析过程中对相关评论文本进行情感标注、文本清洗、中文分词等预处理工作，再使用word2vec模型对预

处理后的评论文本进行文本向量化，并利用GCN模型与深度学习模型CNN、RNN、RCNN等进行情感分析对比实验。实验

结果表明，本文提出的基于GCN的细粒度模型相比于CNN、RNN、RCNN等模型能提高评论类文本情感分析的准确率，在

微博评论和酒店评论的数据集上的准确率分别提高了4.79%、

1.58%以上，从而验证了该模型在中文短文本情感分析方面的有

效性。

关键词 ：

图卷积网络, 词向量, 情感分析, CNN, 短文本

年卷期日期: 2023-03-10 出版日期: 2023-08-10

引用本文:

陈俊涛刘力铭车月琴. 基于图卷积网络的中文短文本细粒度情感分析[J]. 电脑与电信, 2023, 1(3): 79-84.
CHEN Jun-tao LIU Li-ming CHE Yue-qin.

Sentiment Analysis of Fine-grained Chinese Short Text Based on Graph Convolution Network

. Computer & Telecommunication, 2023, 1(3): 79-84.

链接本文:

[1]	袁立宁, 　邢中玉, 　杨国艺　罗恒雨. 基于图嵌入模型的犯罪组织成员关系预测 [J]. 电脑与电信, 2024, 1(4): 1-5.
[2]	王龙军　王晶　李光华　陈亮. 基于文本挖掘的图书馆舆情情感分析[J]. 电脑与电信, 2024, 1(3): 13-.
[3]	沈雅婷张炜俊白郁馨. 基于神经网络CNN的三层提取且防过拟合的手势识别算法模型 [J]. 电脑与电信, 2023, 1(3): 49-54.
[4]	周倩倩. 基于EI-BA模型的文本情感分析 [J]. 电脑与电信, 2023, 1(3): 85-90.
[5]	昌磊邓冲陈艳平. 基于SRCNN模型的旧书图像重建算法研究 [J]. 电脑与电信, 2022, 1(9): 48-50.
[6]	李清旭张琛成雪. 基于特征融合的文本情感分类 [J]. 电脑与电信, 2022, 1(1-2): 1-6.
[7]	栾迪董玉娜. 基于双向LSTM的影评情感分析算法设计[J]. 电脑与电信, 2021, 1(8): 38-41.
[8]	龚永罡汪昕宇李玉莹王蕴琪. 中文文本敏感信息自动校对方法研究[J]. 电脑与电信, 2018, 1(12): 66-69.