?PaperWeekly原创·作者｜张咪
学校｜武汉大学硕士生
研究方向｜情感分析、信息抽取等
本文介绍一篇发表于EMNLP00的论文《ConvolutionoverHierarchicalSyntacticandLexicalGraphsforAspectLevelSentimentAnalysis》，简称BiGCN。该工作提出了一种新颖的体系结构，其目标在于更好地利用语料库级别的单词共现信息以及不同类型的句法依存关系。为此，该文首先创造性地提出了句法和词汇的概念层次，并以此为基础建立了层次句法图和层次词汇图，随后设计了双层交互式图卷积网络以充分融合层次句法和词汇图。论文在五个基准数据集上进行了大量实验，结果表明BiGCN方法达到了最佳性能。论文标题：
ConvolutionoverHierarchicalSyntacticandLexicalGraphsforAspectLevelSentimentAnalysis
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