BinLiang-NLP
情感增强依存图的意义
您好！阅读了您的论文之后，对于情感增强依存图的意义还不是很理解，添加了情感知识后的邻接矩阵中的数值有什么含义，在图卷积中是不是把这个数值看作两个单词间的相关性。以下面的例子为例：
这句话中的方面词分别是food和service,根据依存树得到的邻接矩阵中food和delicious,以及service和terrible的边的权重为1，在senticnet词典中，food、delicious、serviceh和terrible对应的情感值分别为0.054、0.106、0.84和-0.90，加入情感知识后，food和delicious,以及service和terrible的边的权重变为2.16，和1.94，请问这个数值的含义是什么，希望能尽快得到您的回复。
您好！阅读了您的论文之后，对于情感增强依存图的意义还不是很理解，添加了情感知识后的邻接矩阵中的数值有什么含义，在图卷积中是不是把这个数值看作两个单词间的相关性。以下面的例子为例：
您好！图卷积网络是通过邻域节点和节点之间边的权重来更新当前节点的representation。形象地，边的权重越大，在更新节点表示的时候发挥的作用越大。如果权重为0，则可以认为这两个节点没有联系。 在依存树得到的图表示中，边权重为1代表两个单词有联系，为0则代表没有关联。例如food和delicious,以及service和terrible的边的权重为1。那么food和delicious在图中，是有关联的。 在sentic graph中，我们可以把两个节点之间边的权重看做是两个单词之间的情感关联程度。例如原本大家的权重都是1，我们是无法在图中区分谁更重要的，当加入情感知识后，food和delicious的权重变为2.16，那么就可以知道delicious对于food是重要的。
好的，我还想再问一个问题，请问这个权重有可能出现负值的情况吗，比如两个相连节点在senticnet词典中的情感值均为负值的情况，如果出现负值的情况，又该怎么理解呢？
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "BinLiang-NLP/Sentic-GCN" @.>; 发送时间: 2022年11月29日(星期二) 晚上6:21 @.>; @.@.>; 主题: Re: [BinLiang-NLP/Sentic-GCN] 情感增强依存图的意义 (Issue #10)
您好！阅读了您的论文之后，对于情感增强依存图的意义还不是很理解，添加了情感知识后的邻接矩阵中的数值有什么含义，在图卷积中是不是把这个数值看作两个单词间的相关性。以下面的例子为例： 这句话中的方面词分别是food和service,根据依存树得到的邻接矩阵中food和delicious,以及service和terrible的边的权重为1，在senticnet词典中，food、delicious、serviceh和terrible对应的情感值分别为0.054、0.106、0.84和-0.90，加入情感知识后，food和delicious,以及service和terrible的边的权重变为2.16，和1.94，请问这个数值的含义是什么，希望能尽快得到您的回复。
您好！图卷积网络是通过邻域节点和节点之间边的权重来更新当前节点的representation。形象地，边的权重越大，在更新节点表示的时候发挥的作用越大。如果权重为0，则可以认为这两个节点没有联系。 在依存树得到的图表示中，边权重为1代表两个单词有联系，为0则代表没有关联。例如food和delicious,以及service和terrible的边的权重为1。那么food和delicious在图中，是有关联的。 在sentic graph中，我们可以把两个节点之间边的权重看做是两个单词之间的情感关联程度。例如原本大家的权重都是1，我们是无法在图中区分谁更重要的，当加入情感知识后，food和delicious的权重变为2.16，那么就可以知道delicious对于food是重要的。
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好的，我还想再问一个问题，请问这个权重有可能出现负值的情况吗，比如两个相连节点在senticnet词典中的情感值均为负值的情况，如果出现负值的情况，又该怎么理解呢？ … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "BinLiang-NLP/Sentic-GCN" @.>; 发送时间: 2022年11月29日(星期二) 晚上6:21 @.>; @.@.>; 主题: Re: [BinLiang-NLP/Sentic-GCN] 情感增强依存图的意义 (Issue #10) 您好！阅读了您的论文之后，对于情感增强依存图的意义还不是很理解，添加了情感知识后的邻接矩阵中的数值有什么含义，在图卷积中是不是把这个数值看作两个单词间的相关性。以下面的例子为例： 这句话中的方面词分别是food和service,根据依存树得到的邻接矩阵中food和delicious,以及service和terrible的边的权重为1，在senticnet词典中，food、delicious、serviceh和terrible对应的情感值分别为0.054、0.106、0.84和-0.90，加入情感知识后，food和delicious,以及service和terrible的边的权重变为2.16，和1.94，请问这个数值的含义是什么，希望能尽快得到您的回复。 您好！图卷积网络是通过邻域节点和节点之间边的权重来更新当前节点的representation。形象地，边的权重越大，在更新节点表示的时候发挥的作用越大。如果权重为0，则可以认为这两个节点没有联系。 在依存树得到的图表示中，边权重为1代表两个单词有联系，为0则代表没有关联。例如food和delicious,以及service和terrible的边的权重为1。那么food和delicious在图中，是有关联的。 在sentic graph中，我们可以把两个节点之间边的权重看做是两个单词之间的情感关联程度。例如原本大家的权重都是1，我们是无法在图中区分谁更重要的，当加入情感知识后，food和delicious的权重变为2.16，那么就可以知道delicious对于food是重要的。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.***>
您好，图中边的权重一般不出现负值。但是因为我们这个工作的任务是针对aspect来学习情感信息，最终的图表示输出也仅使用了aspect信息，因此我们在构建图时对aspect节点进行了加1操作，防止aspect附近的边权重变为负数。 对于其他任务，论文的公式4使用绝对值计算会更合理。