跨语言图神经网络

英中情感迁移

该模型利用图神经网络建模多语言词-文档与词-词连接，实现英语标注数据到中文的跨语言情感分类，显著提升F1值。

Xiaoyi, Bao · Xiao-Tong, Jiang · 王中卿 · 周国栋

Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software 2023

技术优势

免中文标注

直接利用英语标注数据训练，预测中文评论，省去昂贵的中文标注成本。

显式建图

不只依赖翻译，而是构建词-文档和词-词连接，让两种语言的表示在图中对齐。

性能更优

相比基线模型，F1分数更高，证明该跨语言图建模确实有效。

应用场景

• 跨语言情感分析：用英语标注的数据训练，就能直接分析中文评论的情感和观点。
• 低资源语言处理：为缺乏标注数据的低资源语言提供一条免标注的迁移路径。
• 文档级情感分类：面向方面级情感，能对文档中的具体方面做细粒度情感判断。