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基于跨语言图神经网络模型的属性级情感分类

范震廉

三明医学科技职业学院 福建 三明 365000

[摘 要]随着互联网的飞速发展，各种社交媒体平台上积累了大量的评论数据，其中包含大量关于商品、品牌、商家的评论，这些评论可以用来辅助用户进行产品购买决策。但是，由于不同语言之间的表达形式存在差异，导致了情感分类任务中语义信息的不匹配。本文提出一种跨语言图神经网络模型（MGNN），该模型在网络中引入了一种新的属性节点表示形式，将评论文本中的语义信息和图结构信息结合起来，构建了一个跨语言属性级情感分类模型。本文在多个公开数据集上进行了实验验证，结果表明该模型在跨语言属性级情感分类任务上取得了最好的效果。

[关键词]跨语言图神经网络；情感分类；跨语言属性级；图神经网络