MambaForGCN: 通过状态空间模型和科尔莫洛戈夫 - 阿诺德网络增强方面为基础的情感分析中的长距离依赖
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种创新方法 MambaForGCN，该方法通过将语法基础的图卷积网络（SynGCN）和 MambaFormer 模块以及 Kolmogorov-Arnold 网络（KANs）融合，来增强 Aspect-based sentiment Analysis（ABSA）中方面和意见词之间的短程和长程依赖关系。实验结果表明，MambaForGCN 在三个基准数据集上的表现优于最先进的基线模型。
该研究提出了一种名为KGAN的知识图增强网络，用于细粒度情感分析任务。该方法通过学习语境和句法表示来捕获情感特征，并结合知识图和RoBERTa模型获取方面特定的知识表示。实验结果表明，该方法在五个ABSA数据集上取得了最先进的性能。
