基于图神经网络的中文隐式情感分析技术研究

基于图神经网络的中文隐式情感分析技术研究

摘要：随着社交媒体的快速发展，人们在网络上表达情感的方式越来越多样化。然而，传统的情感分析技术往往只能识别显式情感，而对于隐式情感的分析效果并不理想。本文基于图神经网络（GraphNeuralNetwork，GNN）的思想，研究了一种用于中文隐式情感分析的新方法。通过构建语义图并利用GNN模型进行情感传播和推理，该方法能够有效地捕捉到句子中隐含的情感信息，并提高情感分析的准确性和效果。

关键词：图神经网络；中文；隐式情感分析；情感传播；推理

1.引言

在日常生活中，人们通过语言、表情、姿态等多种方式表达情感。情感分析作为一项研究表达情感的技术，旨在从文本中自动判断作者的情感倾向。随着社交媒体的兴起和普及，人们在网络上表达情感的机会越来越多，情感分析的需求也日益增加。然而，传统的情感分析技术往往只能识别显式情感，对于隐式情感的分析效果并不理想。

2.相关工作

过去几十年里，研究者们提出了许多情感分析方法，包括基于词典的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法等。这些方法在分析显式情感方面取得了一些成果，但对于隐式情感分析的效果仍然有限。

3.方法介绍

本文提出了一种基于图神经网络的中文隐式情感分析方法。首先，我们利用中文分词技术将句子分割成词语，并构建一个语义图，将词语作为节点，词语之间的关系作为边。然后，我们采用GNN模型对语义图进行处理，通过情感传播和推理过程，将隐式情感信息传播到整个语义图中的所有节点。

4.情感传播和推理

在语义图中，每个节点表示一个词语，每条边表示两个词语之间的关系。为了进行情感传播，我们首先给每个节点赋予一个初始的情感值，表示该词语的情感倾向。然后，根据节点之间的边的强度和方向，通过GNN模型进行情感传播。具体地，对于每个节点，我们根据其邻居节点的情感值和边的权重计算出一个新的情感值，然后更新该节点的情感值。通过多轮的情感传播，我们可以将隐式情感信息传播到整个语义图中的所有节点。

在情感传播过程之后，我们进行推理，即根据语义图中的情感信息对句子进行情感分析。对于每个节点，我们根据其情感值判断该词语的情感倾向。然后，我们根据词语的情感倾向计算整个句子的情感倾向，从而实现对隐式情感的分析。

5.实验结果与讨论

我们在一个中文隐式情感分析数据集上进行了实验，评估了我们提出的方法的性能。实验结果表明，与传统的情感分析方法相比，我们的方法在隐式情感分析方面取得了显著的提升。通过引入图神经网络和情感传播推理技术，我们能够更好地捕捉到句子中隐含的情感信息。

6.结论

本文基于图神经网络的思想，研究了一种用于中文隐式情感分析的新方法。通过构建语义图并利用GNN模型进行情感传播和推理，我们的方法能够有效地捕捉到句子中隐含的情感信息，并提高情感分析的准确性和效果。未来，我们将进一步改进该方法，并在更大规模的数据集上进行验证。

本文提出了一种基于图神经网络的方法来进行中文隐式情感分析。通过构建语义图并利用GNN模型进行情感传播和推理，我们能够更好地捕捉到句子中隐含的情感信息。实验结果表明，我们的方法在隐式情感分析方面取得了显著的提升