I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   A p r il 2 0 2 6 ,   p p .   1 8 1 4 ~ 1 8 2 4   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 15 .i 2 . p p 1 8 1 4 - 1 8 2 4          1814     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   Sema ntic - sy ntac ti c gra ph net wo rk  f o r as pect - ba sed s entimen a na ly sis       Rek ha   B du rg a   H a rish 1 ,   Nee la m bik Sid da lin g a ia h 2   1 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i o n   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   B a p u j i   I n st i t u t e   o f   E n g i n e e r i n g   a n d   Te c h n o l o g y ,   D a v a n a g e r e ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i o n   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   G M   U n i v e r s i t y ,   D a v a n a g e r e ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   3 0 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Dec   2 6 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   J an   2 5 ,   2 0 2 6       As p e c t - b a se d   se n ti m e n t   a n a ly si (ABSA)  is   a   f in e - g ra i n e d   se n ti m e n t   a n a ly sis  tas k   th a i d e n ti fies   se n ti m e n p o lariti e t o wa rd   sp e c ifi c   a sp e c ts  with in   a   se n ten c e .   W h il e   c o n v e n t io n a m o d e ls  h a v e   a c h iev e d   p ro g re ss ,   th e y   o ften   n e g lec to   j o in t ly   c o n sid e b o th   se m a n ti c   c o n tex a n d   sy n tac ti c   stru c tu re ,   li m it in g   p e rfo rm a n c e   in   c o m p lex   li n g u isti c   sc e n a rio s.   Ne v e rth e les s,  m o st  e x isti n g   g r a p h   c o n v o lu t io n a n e two r k   (G CN) - b a se d   a p p ro a c h e h a v e   re c e n tl y   f o c u se d   o n   e it h e se m a n ti c   o sy n tac ti c   in fo rm a ti o n   i n d i v i d u a ll y ,   lea d i n g   to   su b o p ti m a se n ti m e n c l a ss ifi c a ti o n   a c c u ra c y .   He n c e ,   th is  wo rk   a ims   to   d e si g n   a n   e ffe c ti v e   ABSA  m o d e th a t   sim u lt a n e o u sl y   c a p t u re b o th   se m a n ti c   re latio n s h ip a n d   sy n tac ti c   d e p e n d e n c ies   fo e n h a n c e d   a sp e c t - lev e se n ti m e n a n a ly sis.   F o so lv i n g   issu e o f   G CN - b a se d   a p p ro a c h e s,  th is   wo rk   p ro p o se d   a   m o d e c a ll e d   se n ti m e n se m a n ti c   sy n tac ti c   n e t wo rk   ( S e n tS e m S y n Ne t),   wh ich   c o n stru c ts   a   u n ifi e d   g ra p h   b y   in teg ra ti n g   se m a n ti c   a n d   sy n tac ti c   fe a tu re a n d   a p p li e s   g ra p h   n e u ra n e tw o rk t o   lea rn   rich ,   a sp e c t - sp e c ifi c   re p re se n tatio n s.  Th e   m o d e l   wa e v a l u a ted   o n   t h e   S e m Ev a l2 0 1 4   re sta u ra n a n d   lap t o p   d a tas e ts.  It   a c h iev e d   8 8 . 2 5 %   a c c u ra c y   a n d   8 2 . 9 5 %   m a c ro - F - sc o re   fo re sta u ra n t,   a n d   8 4 . 5 2 %   a c c u ra c y   a n d   8 0 . 2 6 %   m a c ro - F - sc o re   fo r   lap t o p .   T h e   m o d e l’s  u n iq u e   in teg ra ti o n   o f   b o th   se m a n ti c   a n d   sy n tac ti c   imp o rtan c e   t h ro u g h   a   u n ifi e d   g ra p h   str u c tu re   im p ro v e d   se n ti m e n d e tec ti o n   a c c u ra c y .   K ey w o r d s :   Asp e ct - b ase d   s e n ti m e n t   a n al y s is   Dee p   lear n in g   Gr ap h   n e u r al  n etwo r k   Sem an tic - s y n tactic  f u s io n   Sen tim en t c lass if icatio n   Sen tSem Sy n Net   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R ek h B d u r g Har is h   Dep ar tm en t o f   I n f o r m atio n   Scien ce   an d   E n g in ee r i n g ,   B ap u ji   I n s titu te  o f   E n g in ee r in g   an d   T ec h n o lo g y   Dav an g er e,   I n d ia   E m ail:  r ek h ab h 1 2 @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Sen tim en an aly s is ,   also   k n o wn   as  o p in io n   m in in g ,   is   a   s u b f ield   o f   n atu r al  la n g u a g p r o ce s s in g   ( NL P)  th at  f o cu s es  o n   i d en tif y in g   a n d   ca te g o r izin g   o p in io n s   ex p r ess ed   in   te x t.  I t   s ee k s   to   d eter m in e   wh eth er   th ex p r ess ed   s en tim en is   p o s itiv e,   n eg ativ e,   o r   n eu tr al.   Sen tim en an aly s is   h as  b ec o m e   cr u cial  co m p o n en t   in   v ar i o u s   r ea l - wo r ld   ap p licati o n s   s u ch   as  p r o d u ct  r e v iews,  s o cial  m ed ia  m o n ito r i n g ,   an d   cu s to m er   f ee d b ac k   s y s tem s   [ 1 ] [ 4 ] .   W h ile  tr ad i tio n al  s en tim en an aly s is   ev alu ates  th o v er all  s en tim en t   o f   s en te n ce   o r   d o cu m e n t,  it  o f ten   o v er lo o k s   th f ac th at  s en tim en ts   ca n   v ar y   ac r o s s   d if f er en asp ec ts   o f   s in g le  en tity .   T h is   lead s   to   th m o r f in e - g r ain e d   task   o f   asp ec t - b ased   s en tim en an aly s is   ( AB SA) .   A B SA  aim s   to   d etec th s en tim en ex p r ess ed   to war d   s p ec if ic  asp ec ts   o r   attr ib u tes  o f   an   e n tity   m e n tio n ed   in   a   s en ten ce   [ 5 ] [ 7 ] .   Fo r   ex am p le,   in   th r ev iew,   “T h e   s cr ee n   is   b r ig h t,  b u th b atter y   life   is   d is ap p o in tin g , ”  th er ar two   asp ec ts :   s cr ee n   an d   b atter y   life .   g en er al  s en tim en class if icatio n   m ig h in co r r ec tly   la b el  th s e n ten ce   as  n e u tr al  d u to   th co n f lictin g   s en tim en ts .   AB SA,  h o wev er ,   co r r ec tly   id en tifie s   th at  th s en tim en t   to war d s   s cr ee n   is   p o s itiv e,   wh ile  th s en tim en t t o war d s   b atter y   life   is   n e g ativ e .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       S ema n tic - s yn ta ctic  g r a p h   n et w o r fo r   a s p ec t - b a s ed   s en timen t a n a lysi s   ( R ek h a   B d u r g a   Ha r is h )   1815   Mo r eo v er ,   cr itical  ch allen g e   in   AB SA  lies   in   th n ee d   to   u n d er s tan d   b o th   s em an tic  an d   s y n tactic  r elatio n s h ip s   in   s en ten ce   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   Sem an tic  in f o r m atio n   h elp s   ca p tu r e   th m ea n i n g   o f   wo r d s   an d   th eir   co n tex tu al  u s ag e,   wh ile  s y n tac tic  in f o r m atio n   f o cu s es  o n   g r a m m atica s tr u ctu r an d   t h r el atio n s h ip s   b etwe en   d if f er en p ar ts   o f   s en te n ce .   Fo r   in s tan ce ,   in   th e   s en ten c e,   “Alth o u g h   th p e r f o r m an c o f   th la p to p   is   im p r ess iv e,   th d esig n   f ee ls   o u td ated , ”  th m o d el  m u s s em an tically   u n d er s tan d   th at  “p er f o r m an ce ”  an d   “d esig n ”  ar asp ec ts ,   an d   s y n tactica lly   d eter m in wh ic h   s en tim en wo r d s   ap p l y   to   wh ich   asp ec ts .   Fo r   ex am p le,   wh en   co n s id er in g   s en ten ce ,   “T h ca m er q u ality   o f   th is   p h o n is   ex ce llen t , ”  it   i s   r esp ec tiv asp ec t   is   ca m er q u ality ,   a n d   th e   m o d el  will  p r ed ict  as  p o s itiv e.   Si m ilar ly ,   f o r   an o t h er   s en ten ce ,   “T h b atter y   d r ain s   to o   q u ick ly , ”  it   i s   r esp ec tiv asp ec is   b atter y   an d   th AB SA   m o d el  will  p r ed ict  as  n eg ativ e.   I n   m an y   ca s es,  s in g le  s en ten ce   co n tain s   m u ltip le  asp ec ts ,   ea ch   with   its   o wn   s en tim en t.  T h is   m ak es  o v er all  s en tim en class if icatio n   in s u f f icien f o r   t ask s   lik o p in io n   s u m m ar izatio n   o r   p r o d u ct  im p r o v em en t.  F o r   ex am p le,   in   th e   s en ten ce ,   “T h e   d is p lay   is   s tu n n in g ,   b u t   th e   s p ea k er s   a r m e d io cr e,   tr ea tin g   th is   as  a   s in g le  s en tim en wo u ld   m is lead   d ec is io n - m ak er s .   I n s t ea d ,   AB SA  ca p tu r es  b o t h   as p ec ts   as  d is p lay   b ein g   p o s itiv an d   s p ea k er s   as  n eg ativ e.   T o   ad d r ess   s u ch   co m p lex ity ,   it  is   cr u cial  to   is o late  an d   an aly ze   th p o lar ity   o f   ea ch   asp ec in d ep en d en tly .   AB SA  f r am e wo r k s   d o   th is   b y   lin k in g   o p i n io n   wo r d s   ( e. g . ,   “stu n n in g   a n d   “m e d io cr e” )   with   th eir   r esp ec tiv asp ec ts   b ased   o n   b o th   s y n tactic  d e p en d e n cies  an d   s em an tic  s im ilar ities .   T h is   ap p r o ac h   en s u r es th at  th s en tim en t a s s ig n ed   to   ea ch   asp ec t is p r ec is e,   en ab lin g   m o r e f f ec tiv s en ti m en t a n aly s is .   Als o ,   in   r ec en y ea r s ,   d ee p   lear n in g   ( DL )   ap p r o ac h es  h av b ec o m th d o m in an t   p ar ad ig m     f o r   AB SA  [ 1 0 ] .   Mo d els  s u ch   as  lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y   ( L STM )   [ 1 1 ] ,   co n v o lu tio n al  n eu r al  n etwo r   ( C NN)   [ 1 2 ] ,   an d   tr an s f o r m er s   lik b id ir ec tio n al - en c o d er - r ep r esen tatio n s   f r o m   tr an s f o r m e r s   ( B E R T )   [ 1 3 ]   h av e   d em o n s tr ated   s tr o n g   p er f o r m a n ce   d u e   to   th eir   a b ilit y   to   c ap tu r r ich   s em an tic  co n tex a n d   lear n   h ier ar c h ical  f ea tu r es.  T h ese  m o d els  h av r ep lace d   m an u al  f ea tu r en g in e er in g   an d   r u le - b ased   s y s tem s   b y   lear n in g   d ir ec tly   f r o m   d ata.   H o wev er ,   DL   m o d els  o f ten   s tr u g g le  with   s tr u ctu r al  u n d er s tan d i n g ,   p a r ticu lar ly   wh en   it  co m es  to   lo n g - r a n g d ep en d en cies  an d   co m p lex   s en te n ce   s tr u ctu r es.  T h ey   m a y   ig n o r e   s y n tactic  im p o r tan ce ,   lead in g   to   m is class if icatio n   o f   s en tim en ts   as s o ciate d   with   s p ec if ic  as p ec ts .   T o   ad d r ess   th is ,   g r ap h - b ased   DL   m o d els  h av b ee n   in tr o d u ce d ,   lev er a g in g   g r a p h   co n v o lu tio n al  n e two r k s   ( GC Ns)  [ 1 4 ] ,   [ 1 5 ]   to   en co d s y n tactic   d ep en d e n cies  u s in g   d ep en d e n cy   p ar s in g   tr ee s .   T h ese  m o d els  allo to k en s   to   in ter ac b ased   o n   th eir   g r am m atica r elatio n s h ip s ,   r at h er   th an   lin ea r   o r d e r   alo n e,   s ig n if ican tly   im p r o v in g   asp ec t - s e n tim en alig n m e n t.  Desp ite  th eir   s u cc ess ,   m an y   ex is tin g   g r ap h - b ased   ap p r o ac h es  ten d   to   f o c u s   ex clu s iv ely   o n   eith er   s em an tic     o r   s y n tactic  in f o r m atio n ,   r esu ltin g   in   s u b o p tim al  p e r f o r m a n ce   wh en   th two   f o r m s   o f   i n f o r m atio n   ar n o t   jo in tly   co n s id er e d .   T o   o v er c o m th is   lim itatio n ,   th is   p r o p o s es  u n if ied   ar c h itectu r ca lled   s en tim en s em an tic  s y n tactic  n etwo r k   ( Sen tSem Sy n Net) .   T h is   m o d el  s ea m less ly   in teg r at es  d ee p   s em an tic  r ep r esen tatio n s   f r o m   B E R T   with   tem p o r al  m o d elin g   th r o u g h   b i d ir ec tio n al  lo n g   s h o r t ter m   m em o r y   ( B iLST M )   an d   s y n tactic  s tr u ctu r u s in g   two - lay er   GC N.   T h u s o f   B E R T   ca p tu r es  wo r d   m ea n in g   in   co n tex t,  B iLST m o d els  t h wo r d - o r d e r   an d   s eq u en ce   d y n am ics,  a n d   GC p r o p ag ates  s y n tactic  d e p en d en cies.  B y   co m b in in g   th ese  co m p o n en ts ,   Sen tSem Sy n Net  ac h iev es  h o lis tic  u n d er s tan d in g   o f   b o th   m ea n in g   a n d   s tr u ct u r e,   en ab lin g   m o r ac c u r ate   s en tim en t c lass if icatio n   f o r   ea ch   asp ec t.  T h c o n tr ib u tio n s   o f   th is   wo r k   ar as f o llo ws .   T h is   wo r k   p r o p o s es  n o v el  h y b r id   m o d el,   Sen tSem Sy n N et,   th at  in teg r ates  B E R T ,   B iL STM ,   an d   GC to   jo in tly   m o d el  s e m an tic  an d   s y n tactic  in f o r m atio n .   T h Sen tSem Sy n Net  m o d el  id en tifie s     asp ec t - s p ec if ic  s en tim en b y   ca p tu r in g   d ee p   co n tex an d   g r am m atica s tr u ctu r e.   T h Sen tSem Sy n Net  ar ch itectu r o u tp er f o r m s   e x is tin g   AB SA  an d   GC ap p r o ac h es  f o r   AB SA  d atasets   in   ter m s   o f   ac c u r ac y   an d   m ac r o - F - s co r e.   T h e   m an u s cr ip is   o r g a n ized   in   th e   f o llo w in g   m a n n er ,   s ec tio n   2   d is cu s s es  ex is tin g   AB SA   ap p r o ac h es,  s ec tio n   3   p r esen t s   th Sen tSem Sy n Net  f o r   AB SA ,   s ec tio n   4   d is cu s s es  th r esu lts   ac h iev ed   b y   Sen tSem Sy n Net  an d   it  co m p a r es  with   ex is tin g   ap p r o ac h es p r esen ted   in   liter atu r e   s u r v ey ,   a n d   f in ally   s ec tio n   5   p r esen ts   th co n clu s io n   an d   f u tu r wo r k .       2.   L I T E R AT U RE   SU RVE Y   T h is   s ec tio n   d is cu s s es  th e x is tin g   AB S ap p r o ac h es  p r esen ted   in   r ec en y ea r s   f o r   s en tim en an aly s is .   Hu an g   et  a l.   [ 1 6 ]   p r esen ted   an   asp ec t - lev el  s en tim en t - an aly s is   ap p r o ac h ,   ca lled   co n tex t - p o s itio n - awa r s en tim en an aly s is   ( C P A - SA)   wh er m ain   f o cu s   was  to   ac h iev th asp ec t - s p ec if ic  co n tex tu al - lo ca tio n   in f o r m atio n .   I n   th eir   wo r k ,   tw o   asy m m etr ical  co n tex t - p o s itio n   weig h t - f u n ctio n s   wer d es ig n ed ,   w h er ein   t h f ir s weig h f u n ctio n   ad ju s ted   co n tex tu al  wo r d   weig h ts   ac c o r d in g   to   asp ec wo r d   p o s itio n s   in   s en ten ce s   an d   th s ec o n d   weig h f u n ctio n   i m p r o v e d   th s en tim en p o lar i ty   ju d g em e n t.  Fu r th er ,   in   th e ir   wo r k ,   th e y   u s ed   m u ltip le  an d   s in g le  s en ten ce - lev el  b id ir ec tio n al  g ated   r ec u r r en u n it  ( B iGR U)   f o r   ex tr a ctin g   th im p ac o f   co n tex t - r elate d   r elatio n s h ip   o f   ev er y   s en ten ce   in   d ataset  o n   b asis   o f   asp ec t - s en tim en t p o lar i ty .   Mo r e o v er ,   th e y   p r esen ted   a   lo s s   f u n ctio n   f o r   h an d lin g   class   im b alan ce   i s s u es.  E v alu atio n s   wer c o n d u cted   c o n s id er in g   Sem E v al  d atasets ,   wh er co n s id er ed   R estau r at2 0 1 6 ,   R estau r an t2 0 1 5 ,   R estau r an t2 0 1 4 ,   an d   L ap to p 2 0 1 4 .   Fin d in g s   s h o th at  th C PA - SA  ap p r o ac h   ac h iev e d   8 9 . 0 2 %,  7 9 . 6 1 %,  7 5 . 1 8 % ,   an d   8 2 . 6 4 ac cu r ac y   f o r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 1 8 1 4 - 1 8 2 4   1816   R estau r at2 0 1 6 ,   R estau r an t2 0 1 5 ,   R estau r an t2 0 1 4 ,   an d   L a p to p 2 0 1 4   d atasets   r esp ec tiv e ly .   L u   et  a l.   [ 1 7 ]   p r esen ted   an   ap p r o ac h   ca lled   h eter o g en o u s - g r ap h   n e u r al - n et wo r k   ( HGNN ) ,   wh er th ey   co n s id er ed   in ter ac tiv e   asp ec co n tex ts   a n d   w o r d s   f o r   en c o d in g   s en ten ce   s eq u en c d ata  f o r   p ar a m eter   s h ar i n g .   T h e   m ain   aim   o f   HGNN   was  to   en co d s y n tax   d ep en d e n cy - tr ee ,   en co d f ew  o f   p ar t - of - s p ee ch   ( Po S)  tag s   a n d   en co d p r ev i o u s   s en tim en t - d ictio n ar y   f o r   s en ti m en p r e d ictio n .   E v alu atio n s   wer co n d u cted   o n   f iv Sem E v al  d atasets ,   wh er e   f in d in g s   s h o th at  HGNN   ap p r o ac h   ac h iev ed   8 7 . 9 2 % ,   8 0 . 3 7 %,  7 4 . 0 8 %,  8 1 . 9 1 % ,   an d   7 7 . 2 9 f o r   R estau r at2 0 1 6 ,   R estau r an t2 0 1 5 ,   R estau r an t2 0 1 4 ,   L ap t o p 2 0 1 4 ,   an d   T witter 2 0 1 4   d atasets   r esp ec tiv ely .   L in   an d   J o [ 1 8 ]   p r esen ted   a n   ap p r o ac h   o n   b asis   o f   m ec h an is m   o f   g lo b al  an d   m ask e d   atten tio n ,   ca lled   lo ca l - g lo b al  co n tex t - f o cu s   ( L GC F).   I n   th eir   wo r k ,   th ey   u s ed   p r ev io u s   p r esen ted   ap p r o ac h es  ca lled   co n tex t - f ea tu r es  d y n am ic - wei g h an d   c o n tex t - f ea tu r e   d y n a m ic  m ask   [ 1 9 ] ,   f o r   ass ig n in g   tex t - v ec to r   weig h ts   o n   b asis   o f   d is tan ce   f r o m   a s p ec t - ter m .   Fu r th er ,   p r o p o s e d   an   ap p r o ac h   wh ich   u tili ze d   m ask ed - atten tio n   ap p r o ac h   f o r   in ter ce p tin g   lo ca em b ed d in g   with in   g lo b al  em b ed d in g   an d   th en   e v alu ated   as p ec t - ter m   p o s itio n   an d   f in ally   r eo r d er ed   weig h ts   o n   b asis   o f   asp ec t - p o s itio n   an d   ass ig n ed   g lo b al  em b ed d in g   o n   b asis   o f   its   r esp ec tiv s u b s cr ip ts ,   m ak in g   th m o d el  to   ex tr ac t m o r f ea t u r es a n d   p r o v id n o is f r ee   a p p r o ac h .   Usi n g   th e   f o llo win g   ap p r o ac h ,   th L GC ap p r o ac h   lea r n b o th   lo ca an d   g lo b al  f ea tu r es,  p r o v i d in g   b etter   s en tim en an aly s is   p er f o r m an ce .   E v alu atio n s   wer co n d u cte d   o n   e ig h d atasets ,   wh ich   in clu d e d   R estau r an t2 0 1 6 ,   R estau r asn t2 0 1 4 ,   L ap t o p 2 0 1 4 ,   T witter 2 0 1 4 ,   an d   m u lti - asp e ct  m u lti - s en tim en ( MA MS)   ( ca m er a,   ca r ,   p h o n e,   telev is io n ,   an d   t - s h ir t )   d ata.   Fo r   MA MS  d ata,   th L G C F   ac h iev ed   9 7 . 2 4 %,  9 8 . 2 6 %,  9 7 . 5 9 ,   9 1 . 6 1 % ,   an d   9 3 . 8 6 ac c u r ac y   f o r   ca m er a,   ca r ,   p h o n e,   telev is io n ,   an d   t - s h ir d ata  r esp ec tiv ely .   Fo r   Se m E v al  d ata,   ac h iev ed   9 1 . 8 7 %,  8 5 . 5 2 %,  8 1 . 2 9 % ,   a n d   7 5 . 6 9 f o r   R estau r an t2 0 1 6 ,   R estau r an t2 0 1 4 ,   L a p to p 2 0 1 4 ,   T witter 2 0 1 4   r esp ec tiv ely .   Z h a o   et  a l .   [ 2 0 ]   p r esen ted   an   a p p r o ac h   c alled   as  s tr u ctu r e - d ep e n d en c y   tr ee - b ased   g r ap h   co n v o l u tio n al  n etwo r k   ( SD T GC N)   ap p r o ac h ,   wh ic h   e x p lo r ed   s tr u ctu r e d   s y n tactic  d ep e n d en c y - g r a p h   co n s tr u ctio n   c o n s id er in g   Po t ag s ,   s en tim en k n o wled g e,   p o s itio n   in f o r m atio n ,   a n d   d ep en d en cies  d is tan ce   f o r   ass ig n in g   r an d o m   ed g e - b ased   weig h ts   am o n g   n o d es.  Usi n g   t h g r ap h   co n s tr u ctio n ,   th e   co n n ec tio n   am o n g   th e   im p o r tan wo r d s   an d   asp ec n o d es  in cr ea s es,  p r o v id in g   b ett er   s en tim en an aly s is .   I n   th eir   wo r k ,   u s ed   n o d e   d ep en d e n cy   d is tan ce   an d   Po S   tag s   f o r   d is co v er in g   c o n n ec ti o n   am o n g   im p o r tan n o d es  w ith o u co n s id er in g   d ir ec n o d e   d ep e n d en c y .   Fu r th er ,   th g r ap h   n o d es  wer a g g r eg ated   o n   b asis   o f   th eir   in f o r m atio n   f o r   attain in g   ac cu r ate  asp ec r ep r esen tatio n .   E v alu atio n s   wer co n d u ct ed   o n   f iv Sem E v al  d ataset s ,   wh ich   in clu d ed   T witter 2 0 1 4 ,   R estu ar an t2 0 1 4 ,   L ap to p 2 0 1 4 ,   R estau r an t2 0 1 5 ,   an d   R estau r an t2 0 1 6 ,   w h er e   ac h iev ed   7 6 . 2 5 %,   8 3 . 8 2 %,  7 8 . 6 4 %,  8 3 . 2 1 % ,   a n d   9 1 . 5 3 % a cc u r ac y   r esp ec tiv ely .   Gu   et  a l.   [ 2 1 ] ,   f o r   s o lv in g   is s u es  o f   GC N,   wh ich   f ail  to   c o n s id er   s p ec if ic  asp ec ts   in   s en ten ce   f o r   s en tim en an aly s is ,   p r esen ted   m o d el  ca lled   s y n tax - awa r g r ap h   co n v o lu tio n al  n etwo r k   ( SAGC N) .   T h e   SAGC m o d f ir s u tili ze d   asp ec t - s p ec if ic  f ea tu r es  in   c o n tex tu al  i n f o r m atio n ,   an d   f u r th er   i n co r p o r ated   ex ter n al  s en tim en t - k n o wled g e   f o r   im p r o v in g   GC m o d el  ca p ab ilit y   f o r   u n d er s tan d in g   s en tim en t in f o r m atio n .   Fu r th er ,   in   SAGC N,   p o in t - wis co n v o lu tio n - tr an s f o r m e r   ( PC T )   an d   m u lti - h ea d   s elf - atten tio n   ( MH SA)   ap p r o ac h   wer u tili ze d   f o r   ca p tu r in g   s em an tic  in f o r m atio n   o f   s en ten ce s .   I n   SAGC N,   b o th   th s y n tactic  an d   s em an tic  s en ten ce   in f o r m atio n   wer co n s id er ed .   E v alu atio n s   wer co n d u cted   o n   Sem E v al2 0 1 4   d ataset,   wh er e   ac h iev ed   7 7 . 9 7 %,  9 7 . 5 3 % ,   an d   8 3 . 0 6 ac cu r ac y   f o r   T witter 2 0 1 4 ,   R estau r an t2 0 1 4 ,   an d   L ap to p 2 0 1 4   d atase t   r esp ec tiv ely .   So n g   et  a l.   [ 2 2 ]   p r esen ted   an   a p p r o ac h   ca lled   k n o wled g e - g u id ed   h eter o g en o u s   g r a p h   co n v o l u tio n al  n etwo r k   ( KHGCN) ,   f o r   o v e r co m in g   is s u es  o f   B E R T .   T h e   KHGCN  m er g e d   s u b - w o r d   v ec to r s   u s in g   d y n am ic  weig h ts   ap p r o ac h ,   wh ich   is   co n s id er ed   in   B E R T   em b ed d in g - lay er .   Fu r th er ,   h ete r o g e n o u s   g r ap h s   we r b u ilt  f o r   f u s in g   v ar io u s   f ea tu r r elatio n s h ip   am o n g   wo r d s   an d   GC was  u tili ze d   f o r   i d en tify in g   co n tex t - s p ec if ic  s y n tactic  f ea t u r es.  Als o ,   b y   k n o wled g e - g r a p h   em b ed d in g ,   th KHGCN  ap p r o ac h   lear n t   m o r e   f ea tu r es  f r o m   d if f er e n s o u r c es.  Usi n g   th f o llo win g   k n o wled g in f o r m atio n ,   th e   s y n t ac tic,   s em an tic  an d   k n o wled g ex tr ac te d   f ea tu r es   wer ag g r eg ated   p r o v id in g   f ea tu r e - f u s io n   ap p r o ac h   f o r   s en tim en an aly s is .   T h KHGCN  wa s   ev alu ated   u s in g   R estau r an t2 0 1 6 ,   R estau r an t2 0 1 5 ,   an d   L ap t o p 2 0 1 4   d atas et,   wh er ac h iev ed   9 1 . 0 7 %,  8 5 . 4 2 % ,   an d   8 0 . 8 7 ac cu r ac y   r esp ec tiv el y   f o r   AB SA.   C h en   et  a l.   [ 2 3 ] ,   f o r   s o lv in g   is s u es  o f   u n d er s tan d in g   o f   d e p en d en c y   r elatio n s   b etwe en   c o n tex tu al  wo r d s ,   th is   wo r k   p r esen ted   m o d el  ca lled   s y n tactic  s em an t ic  g r ap h   co n v o lu tio n al  n etwo r k   ( SS GC N) ,   wh ich   u tili ze d   s em an tic  in f o r m atio n   an d   s y n tactic  weig h m at r ix   f o r   o b tain i n g   tex t - s em a n tic  r ep r esen tatio n s .   I n   th is   wo r k   an   atten tio n   m o d el  was  in tr o d u ce d   f o r   o b tain in g   s p ec if ic  asp ec t - h id d en   co n tex t   v ec to r s .   T h SS GC ap p r o ac h   im p r o v e d   tex t - r e p r esen tatio n s   an d   ev alu ati o n s   wer co n d u cte d   u s in g   R estau r at2 0 1 6 ,   R estau r an t2 0 1 5 ,   R estau r an t2 0 1 4 ,   an d   L ap to p 2 0 1 4 ,   wh er a ch iev ed   8 9 . 7 7 %,  8 1 . 1 8 %,  8 2 . 9 6 % ,   an d   7 5 . 8 6 %   ac cu r ac y   r esp ec tiv ely .   J ian g   e a l.   [ 2 4 ] ,   f o r   s o lv in g   is s u es  o f   co n tex t - awa r en ess ,   less   ac cu r ac y ,   p r esen ted   a   m o d el  ca lled   d ee p   c o n tex t - aw ar s en tim en an aly s is   m o d e ( DC ASA M) ,   wh ich   in teg r ated   d ee p   Bi L STM   an d   d en s ely   co n n e cted   g r a p h   c o n v o lu ti o n al  n etwo r k   ( DGCN),   wh ich   ca p tu r e d   co n tex t u al  v ar iatio n s   an d   d ep en d e n cies.  T h e   d ee p   Bi L STM   ef f icien tly   ca p tu r ed   s eq u en tial  d ep e n d en c y ,   w h er ea s   th DGCN  u tili ze d   d en s ely   co n n ec ted   s tr u ctu r es  f o r   ca p tu r i n g   in tr icate   co n n ec tio n   in   d ata.   Usi n g   th f o llo win g ,   th DC ASAM   ac h iev es  h ig h e r   ac c u r ac y .   E v alu atio n s   wer e   co n d u cted   o n   T witter 2 0 1 4 ,   L ap to p 2 0 1 4   an d   R estau r an t2 0 1 4   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       S ema n tic - s yn ta ctic  g r a p h   n et w o r fo r   a s p ec t - b a s ed   s en timen t a n a lysi s   ( R ek h a   B d u r g a   Ha r is h )   1817   d atasets ,   wh er ac h iev ed   7 8 . 2 7 %,  8 1 . 7 % ,   an d   8 7 . 1 6 ac cu r ac y .   B ash an d   Sh iv ap p a   [ 2 5 ] ,   p r esen te d   an   ap p r o ac h   ca lled   m o d if ied   late n Dir ich let   allo ca tio n   o p tim ized   B E R T L STM   f o r   AB SA  ( MO L - AB SA ) ,   wh ich   u tili ze d   m o d if ied - laten Dir ich let - allo ca tio n   f o r   ex t r ac tio n   o f   asp ec ts   f r o m   s en ten ce ,   a n   o p tim ized   B E R T   ( O‑ B E R T )   m o d el  was  u s ed   f o r   s en tim en class if icatio n   an d   L STM   was  u s ed   f o r   im p r o v in g   class if icatio n   ac cu r ac y .   E v alu atio n s   wer c o n d u cted   o n   Sem E v al2 0 1 4   an d   co llected   h o s p ital  d ata,   wh er f in d in g s   s h o we d   8 5 . 2 6 %,  8 1 . 1 9 % ,   an d   8 7 . 5 3 ac cu r ac y   f o r   R estau r an t2 0 1 4 ,   L ap to p 2 0 1 4 ,   an d   h o s p ital d ata s et  r esp ec tiv ely .   Hu   an d   L i   [ 2 6 ]   p r esen ted   m o d el  ca lled   bi - c h an n el   g r a p h   co n v o lu tio n al  n etwo r k   ( B I C - GC N)   f o r   s o lv in g   is s u es  o f   s y n tactic  tr ee   ap p r o ac h es  as  th ey   in tr o d u ce   n o is an d   af f ec o v er all   p er f o r m a n ce .   T h e     B I C - GC also   s o lv ed   is s u o f   s in g le  g r ap h   co n v o lu tio n al  n etwo r k   ( SGC N)   ap p r o ac h es  as  th ey   f ail  to   ag g r eg ated   s y n tactic  a n d   s em an tic  s tr u ctu r al  n o d e   in f o r m a tio n ,   af f ec tin g   s en tim en class if icatio n .   I n   th ei r   wo r k ,   a   p h r ase - s tr u ctu r e   tr ee   was  in tr o d u ce d   wh ich   tr an s f o r m ed   th d ata  to   s tr u ctu r e   p h r ase  m atr ix .   T h ad jace n m atr ix   o f   s tr u ctu r e   p h r ase  m atr ix   an d   d ep e n d en t   s y n tactic - tr ee   wer e   m er g e d   to   f o r m   in itial  GC f o r   en h an cin g   s y n tactic  in f o r m ati o n .   T h s em an tic  f ea tu r r ep r esen tatio n   was  ac h iev ed   u s in g   MH SA  an d   GC an d   wer th en   f u s ed   f o r   ac h iev in g   d u al - ch an n el  co m p lem en tar y - lear n in g   f ea t u r e.   E v alu atio n s   wer co n d u cte d   o n   T witter 2 0 1 4 ,   L ap to p 2 0 1 4 ,   an d   R estau r an t2 0 1 4 ,   wh e r ac h iev e d   7 8 . 2 7 %,  8 1 . 7 0 % ,   an d   8 7 . 1 6 %   ac cu r ac y   r esp ec tiv el y .   Han   [ 2 7 ]   p r esen ted   s y n tacti c - m ask ed   g r ap h   co n v o lu tio n al  n etwo r k   ( SM - GC N)   ap p r o ac h   f o r   u n d er s tan d i n g   s y n tactic - s tr u ctu r in f o r m atio n ,   f o r   ef f ec tiv e ly   p r e d ictin g   s en tim en t   an aly s is .   T h SM - GC ap p r o ac h   u tili ze d   s y n tactic  d ata  an d   GC f o r   lea r n in g   e v er y   asp ec t   weig h i n   s en ten ce   an d   its   r elate d   co n n ec tio n   i n   co m p lete  s en ten ce .   B y   in co r p o r atio n   o f   s y n tactic - m ask   m atr ix ,   th SM - GC p r o v id es  k ey   s eg m en ts ,   wh ich   is   r eq u ir ed   f o r   s en tim en an al y s is ,   th er eb y   im p r o v in g   s en tim en class if icatio n   ac cu r ac y .   Als o ,   th m o d el  u tili ze d   ab s tr ac t - g r ap h   s tr u ct u r o f   GC f o r   in teg r atin g   n ex n o d in f o r m atio n   b y   u tili zin g   tr an s f er   m atr ix   f r o m   f u s ed   s y n tactic  m ask ed   m atr i x   f o r   im p r o v in g   p er f o r m a n ce .   E v alu ati o n s   wer co n d u cte d   o n   Sem E v al2 0 1 4   d atasets ,   wh er ac h iev e d   7 7 . 2 4 %,  8 0 . 8 6 % ,   an d   8 6 . 3 1 ac c u r ac y   f o r   T witter 2 0 1 4 ,   L ap to p 2 0 1 4 ,   an d   R estau r an t2 0 1 4   d atasets   r esp ec tiv ely .   T h co m p lete  s u m m ar y   o f   liter atu r s u r v ey   is   p r esen ted   in   T a b le  1 .   Fro m   th ex ten s iv liter atu r s u r v ey ,   it  is   ev id en th at  n u m e r o u s   ap p r o ac h es  h a v b ee n   p r o p o s ed   f o r   AB S A   u s in g   DL   an d   g r ap h - b ased   m o d els.  Ho wev er ,   cr it ical  o b s er v atio n   ac r o s s   m o s o f   th wo r k s   is   th lim ited   in teg r atio n   o f   b o th   s y n tactic  an d   s em an tic  in f o r m atio n   in   u n if ie d   m an n er .   Sev er al  m o d els  h a v e   em p h asized   eith er   s y n tactic  o r   s em an tic  cu es,  lead in g   to   s u b o p tim al  p er f o r m an ce   in   co m p lex   s en ten ce   s tr u ctu r es.  Fo r   in s tan ce ,   SDTG C [ 2 0 ]   f o cu s es  p r im ar ily   o n   s y n tactic  d ep en d en c y   g r a p h s   with o u ef f ec tiv ely   in co r p o r atin g   r ich   s em a n tic  c o n tex t.  Similar ly ,   SAGC [ 2 1 ]   im p r o v es  u p o n   s y n tactic   f e atu r ex tr ac tio n   b u o n ly   p ar tially   in te g r ates  s em a n tic  k n o wled g t h r o u g h   ex ter n al  s en tim en r eso u r ce s .   W h ile  KHGCN  [ 2 2 ]   a n d   SS - GC N   [ 2 3 ]   attem p to   co m b in m u ltip le  s o u r ce s   o f   in f o r m atio n ,   th eir   f u s io n   m ec h an is m s   ar eith er   s im p lis tic  o r   lo o s ely   in teg r at ed ,   r esu ltin g   in   lim ited   s y n er g y   b etwe en   s y n tax   an d   s em a n tics .   Mo d els  lik e     SM - GC N   [ 2 7 ]   a n d   B I C - GC N   [ 2 6 ]   f o c u s   o n   r e f i n i n g   s y n ta c t ic   s t r u ct u r e s   b u s t i ll   l a c k   c o m p r e h e n s i v e   s e m a n t i m o d e l i n g ,   w h i c h   i s   c r u c i al   f o r   c a p t u r i n g   t h n u a n c e d   m e a n in g   o f   a s p e ct   t e r m s   i n   v a r y i n g   c o n t e x t s .   T o   a d d r e s s   t h i s   g a p ,   t h is   w o r k   p r o p o s e d   Se n t S e m S y n N e t ,   a   h y b r i d   m o d e l   t h a t   e f f ec t i v e l y   c o m b i n es   d e ep   s e m a n t i c   f e at u r e s   f r o m   B E R T ,   s e q u e n ti a l   d e p e n d e n c i e s   v i a   B i L S T M ,   a n d   s y n t ac t i c   s t r u c t u r e s   u s i n g   a   t w o - l a y er   G C N .   B y   u n i f y i n g   t h e s e   c o m p o n e n t s ,   Se n t S e m Sy n N e t   e n s u r e s   r o b u s t   as p e c t - s e n t i m e n t   a l i g n m e n t   a n d   i m p r o v e s   c l a s s i f ic a t i o n   a c c u r a c y ,   o u t p e r f o r m i n g   m o d e l s   t h a t   i s o l at e   s y n t a ct i c   o r   s e m a n ti c   r e p r es e n t at i o n s .   T h i s   c o m p r e h e n s i v i n t e g r a t i o n   m a r k s   a   s i g n i f i c a n a d v a n c e m e n t   i n   A B S A ,   t ac k l in g   l i m i t a t i o n s   i d e n t i f i e d   i n   e x is t i n g   w o r k s   s u c h   a s   [ 2 0 ] [ 2 2 ] ,   [ 2 7 ] .   T h e   c o m p l e t e   m e t h o d   o f   S e n t S e m S y n N e t   i s   d i s c u s s e d   i n   t h e   n e x t   s ec t i o n .       T ab le  1 .   L iter atu r s u r v e y   s u m m ar y   Ref   M o d e l   n a m e   D a t a s e t u s e d   A c c u r a c y   ( %)   [ 1 6 ]   C P A - SA   R e st a u r a n t 2 0 1 6 ,   R e s t a u r a n t 2 0 1 5 ,   R e s t a u r a n t 2 0 1 4 ,   a n d   La p t o p 2 0 1 4   8 9 . 0 2 ,   7 9 . 6 1 ,   7 5 . 1 8 ,   8 2 . 6 4   [ 1 7 ]   HGNN   R e st a u r a n t 2 0 1 6 ,   R e s t a u r a n t 2 0 1 5 ,   R e s t a u r a n t 2 0 1 4 ,   La p t o p 2 0 1 4 ,   a n d   T w i t t e r 2 0 1 4   8 7 . 9 2 ,   8 0 . 3 7 ,   7 4 . 0 8 ,   8 1 . 9 1 ,   8 0 . 2 9   [ 1 8 ]   LG C F   R e st a u r a n t 2 0 1 6 ,   R e s t a u r a n t 2 0 1 4 ,   La p t o p 2 0 1 4 ,   T w i t t e r 2 0 1 4 ,   a n d   M A M S   ( c a m e r a ,   c a r ,   p h o n e ,   t e l e v i s i o n ,   a n d   t - sh i r t )   9 1 . 8 7 ,   8 5 . 5 2 ,   8 1 . 2 9 ,   7 5 . 6 9 ;   M A M S :   9 7 . 2 4 ,   9 8 . 2 6 ,   9 7 . 5 9 ,   9 1 . 6 1 ,   9 3 . 8 6   [ 2 0 ]   S D TG C N   T w i t t e r 2 0 1 4 ,   R e st a u r a n t 2 0 1 4 ,   L a p t o p 2 0 1 4 ,   R e s t a u r a n t 2 0 1 5 ,   a n d   R e st a u r a n t 2 0 1 6   7 6 . 2 5 ,   8 3 . 8 2 ,   7 8 . 6 4 ,   8 3 . 2 1 ,   9 1 . 5 3   [ 2 1 ]   S A G C N   T w i t t e r 2 0 1 4 ,   R e st a u r a n t 2 0 1 4 ,   a n d   L a p t o p 2 0 1 4   7 7 . 9 7 ,   9 7 . 5 3 ,   8 3 . 0 6   [ 2 2 ]   K H G C N   R e st a u r a n t 2 0 1 6 ,   R e s t a u r a n t 2 0 1 5 ,   a n d   La p t o p 2 0 1 4   9 1 . 0 7 ,   8 5 . 4 2 ,   8 0 . 8 7   [ 2 3 ]   SS - G C N   R e st a u r a n t 2 0 1 6 ,   R e s t a u r a n t 2 0 1 5 ,   R e s t a u r a n t 2 0 1 4 ,   a n d   La p t o p 2 0 1 4   8 9 . 7 7 ,   8 1 . 1 8 ,   8 2 . 9 6 ,   7 5 . 8 6   [ 2 4 ]   D C A S A M   T w i t t e r 2 0 1 4 ,   La p t o p 2 0 1 4 ,   a n d   R e s t a u r a n t 2 0 1 4   7 8 . 2 7 ,   8 1 . 7 0 ,   8 7 . 1 6   [ 2 5 ]   M O L - A B S A   R e st a u r a n t 2 0 1 4 ,   L a p t o p 2 0 1 4 ,   a n d   H o sp i t a l   d a t a se t   8 5 . 2 6 ,   8 1 . 1 9 ,   8 7 . 5 3   [ 2 6 ]   B I C - G C N   T w i t t e r 2 0 1 4 ,   La p t o p 2 0 1 4 ,   a n d   R e s t a u r a n t 2 0 1 4   7 8 . 2 7 ,   8 1 . 7 0 ,   8 7 . 1 6   [ 2 7 ]   SM - G C N   T w i t t e r 2 0 1 4 ,   La p t o p 2 0 1 4 ,   a n d   R e s t a u r a n t 2 0 1 4   7 7 . 2 4 ,   8 0 . 8 6 ,   8 6 . 3 1       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 1 8 1 4 - 1 8 2 4   1818   3.   M E T H O D   AB S A   ap p r o ac h es  s ee k   t o   d eter m in s en tim en t   ex p r ess ed   t o war d   a   s p ec if ic   asp ec o f   a n   en tity   in   a   s en ten ce .   Fo r   e x am p le,   in   r e v iew  “T h b atter y   life   o f   th is   p h o n is   am az in g ,   b u th e   c am er is   p o o r , ”  th e   s en tim en ts   to war d   b atter y   lif e”   an d   “c am er a”   ar e   d if f e r en t.   Hen ce ,   th er e   is   r eq u i r em en t   f o r   a   g o o d   AB SA   m o d el  wh ich   ca p tu r es  b o th   s em an tic  co n tex an d   s y n tactic  r elatio n s h ip s   f r o m   th e   s en ten ce   p r o v i d in g   b etter   AB S A   p r ed ictio n .   Hen ce ,   th is   wo r k   p r esen ts   h y b r id   DL   a r ch itectu r f o r   AB SA,  ca lled   as  Sen tSem Sy n Net   in s p ir ed   b y   w o r k s   p r esen ted   b y   Dev lin   et  a l.   [ 2 8 ] .     3 . 1 .     Arc hite ct ure   F i g u r e   1   p r e s e n t s   S e n t S em S y n N e t   a r ch i t e c tu r e,   w h er e   f ir s t   i t   c o n s i d er s   i n p u t   d a t a ,   wh i ch   c o n s i s t s   o f   r ev i e s e n t en c e ,   s p e c i f i a s p e c t e r m   an d   s en t i m en t   lab e l .   T h f ir s t   s t ag o f   S en t Se m S y n N e in c l u d e s   i n p u t   r e p r e s e n ta t i o n ,   w h er e   B E R T   i s   u s e d   f o r   c o n v er t i n g   t e x t   i n p u t   in t o   r ic h   co n t ex t u a l   em b ed d in g ,   e f f e c t i v e l y   ca p tu r i n g   s e m an t ic   i n f o r m a t i o n   [ 2 9 ] T h e s e   e m b e d d i n g s   a r e   th en   p a s s e d   t o   B i L S T M ,   a l l o w in g   S e n t S e m S y n N e t   m o d e l   to   u n d e r s t an d   s e q u e n t ia l   w o r d   r e l at i o n s h ip s   a n d   p o s i t io n a l   in f o r m a t i o n   e f f e c t iv e l y .   F u r t h e r ,   g r am m a t i ca l   c o n t e x t   u n d e r s t a n d i n g   i s   h a n d l ed   t h r o u g h   g r a p h   c o n s t r u c t i o n ,   w h er e   s y n ta c t i d e p en d e n cy   g r a p h   o f   s en te n c e   i s   c r ea t e d   [ 3 0 ] .   T h i s   g r ap h   i s   t h en   f ed   t o   t wo - l ay e r   G C N   f o r     s y n t a c t i c - i n f o r m a t io n   ex t r ac ti o n ,   a l l o w in g   S en t S e m S y n N e t   t o   l e ar n   f r o m   g r a m m at i c a l   s t r u c tu r e   a n d     l o n g - r a n g e   d e p en d en c i e s   in   s e n t e n c e.   T h e   o u t p u t   i s   th en   p a s s ed   t o   a n   a s p e c t - a w ar e   a g g r eg a t i o n   an d   p o o li n g   s t a g e,   w h er e   m e a n - p o o l in g   i s   u s ed   to   g en e r a t e   f ix e d - l en g th   v e c t o r   r ep r e s en t i n g   s e n t i m en t   t o w ar d   a s p e c t   [ 3 1 ] .   T h i s   v e c to r   i s   t h e n   u s ed   i n   s en t i m en t   c l a s s i f ic a t i o n ,   w h er e   S o f t M ax   l a y e r   p r ed i c t s   s e n t i m e n t .   F i n a l l y ,   S en t S e m S y n N e t   p e r f o r m an c i s   e v a l u a t ed   u s i n g   s ta n d ar d   p er f o r m a n c m e tr i c s   u s e d   f o r   A B S A .           Fig u r e   1 .   Sen tSem Sy n Net  ar c h itectu r e       3 . 2 .     I np ut  re presenta t io n   C o n s id er   an   in p u f r o m   d ata s et  wh ich   co n s is ts   o f   s en ten ce     wh ich   h as  an   asp ec ter m     at  a   p o s itio n   ,   s u ch   th at   , .   Als o   co n s id er   a   lab el  f o r   e v er y   s en ten ce     d en o ted   as  { 0 , 1 , 2 } ,   wh ich   r ep r esen ts   s en tim en ts   f o r   s en ten ce     as  n eg ativ e,   n eu tr al  an d   p o s itiv r esp ec tiv ely .   As   s en t en ce     co n s is ts   o f   m u ltip le  wo r d s ,   let  th wo r d s   b r ep r esen ted   as  1 , 2 , 3 , , .   I n   th is   wo r k ,   th B E R T   m o d el  h as  b ee n   u s ed   to   em b ed   in p u s en ten ce     an d   asp ec t     in   a   way   s u ch   t h at  it  ca p t u r es  r ich   co n tex tu a r elev an ce   an d   s em an tic  in f o r m atio n   o f   ea ch   wo r d h e n ce ,   th f ir s s tep   o f   th B E R T   ap p r o ac h   is   to   en c o d th e   s en ten ce   C o n s id er   s en ten ce   as  = { 1 , 2 , 3 , , } ,   wh ich   m ay   h av e   o n e   o r   m o r asp e cts  b ein g   r ep r esen ted   as     = [ 1 , 2 , , ] T h in p u t seq u en ce   f e d   in to   t h B E R T   m o d el  is   r ep r esen ted   b y   ( 1 ) .     = [ [  ] , 1 , 2 , 3 , , , [  ] , 1 , 2 , , , [  ] ]   (1 )     I n   ( 1 ) ,   [  ]   an d   [  ]   d en o tes  B E R T   to k en s ,   wh ich   r ep r esen class if i er   to k en   a n d   s ep ar ato r   t o k en .   T h ( 1 )   d ef in es  h o s en ten ce     an d   asp ec   ar co m b in as   in p u u s in g   B E R T   [  ]   an d   [  ]   to k en s ,   h elp in g   m o d el  co n d itio n   m e an in g   o f   s en ten ce   o n   asp ec t.   T h in p u s en ten ce   r e p r ese n ted   by   ( 1 )   is   th en   en co d ed   u s in g   B E R T   m o d el  Dev lin   et  a l.   [ 2 8 ]   as p r esen ted   i n   ( 2 ) .     0 =  ( ) ×   ( 2 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       S ema n tic - s yn ta ctic  g r a p h   n et w o r fo r   a s p ec t - b a s ed   s en timen t a n a lysi s   ( R ek h a   B d u r g a   Ha r is h )   1819   I n   ( 2 ) ,     d en o tes  m ax im u m   s e q u en ce   len g t h ,     d en o tes  h id d en   s ize  f o r   B E R T   m o d el,   wh er th is   wo r k   h as  c o n s id er ed   = 768 0 = 1 0 , 2 0 , 0   d en o tes  co n tex tu alize d   em b ed d in g   o f   to k en   .   I n   th is   wo r k ,   th B E R T   lev er ag es  m u lti - h ea d   atten tio n   an d   p o s itio n al - en co d in g   f o r   e n co d in g   d ee p - s em an tic  f ea tu r es.  T h is   lay s   s em an tic   f o u n d atio n   f o r   Sen tSem Sy n Net  ap p r o a ch ,   en s u r in g   asp ec t - awa r u n d er s tan d in g .   I n   th e   B E R T   m o d el,   it  is   s ee n   th at  t h m o d el  f ails   to   ca p tu r tem p o r al  d ep e n d en cies  an d   wo r d - o r d er ,   h en ce ,   in   th is   wo r k   B iLST ap p r o ac h   h as b ee n   u tili ze d   to   s o lv t h is   p r o b l em .     3 . 2 . 1 .   Sequ ent ia m o dellin g   us ing   B i L S T M   I n   NL P ,   s eq u en tial  u n d e r s tan d in g   o f   s en ten ce s   is   o f ten   a ch iev ed   u s in g   L STM   n etwo r k s ,   wh ich   ef f icien tly   ca p tu r es  tem p o r al  d ep en d e n cies.  Ho wev er ,   s tan d ar d   L STM   m o d els  ar lim ited   in   ca p tu r in g   wo r d   o r d er   f r o m   b o th   p ast  an d   f u tu r co n te x ts .   T h er ef o r e,   t h is   wo r k   e m p lo y s   B iLST m o d el  to   b etter   ca p tu r e   b o th   tem p o r al  d ep en d en cies  an d   co n tex tu al  wo r d   o r d er .   I n   B iLST M,   t h o u tp u f r o m   B E R T   m o d el,   i.e . ,   0   i s   co n s id er ed   as  in p u f o r   r ein f o r cin g   wo r d - o r d er   i n f o r m atio n   an d   ca p t u r in g   tem p o r al  d e p en d en cies  in   b o th   d ir ec tio n s h en ce ,   th is   wo r k   co m p u tes  f o r war d   an d   b ac k war d   L STM   h id d en   s tates,  m o d ellin g   an d   u n d er s tan d i n g   s en ten ce   f lo i n   b o th   d ir ec tio n s .   T h f o r war d   an d   b ac k war d   L STM   h id d en   s tates a r ev alu ated   u s in g   ( 3 )   an d   ( 4 )   r esp ec tiv ely .       ,   =    ( 0 , 1   )   ( 3 )     , =  ( 0 , + 1 )   ( 4 )     I n   ( 3 ) ,       d en o tes  h id d e n - s tate  at  tim e - s tep     an d       d en o tes  ce ll - s tate  at    in   f o r war d   d ir ec tio n .   T h e        d en o tes  u n it  p r o ce s s in g   s eq u en ce   f r o m   lef t   to   r i g h t,  i.e . ,   f r o m   p ast  to   f u t u r e,   0   d e n o tes  i n p u wo r d   em b ed d in g   at  ,   wh er 0 0   an d   1     d en o tes  ce ll - s tate  f r o m   p r ev io u s   tim e - s tep     in   f o r war d   d ir ec t io n .     I n   ( 4 ) ,     d en o tes  h id d en - s tate  at    an d     d en o tes  ce ll - s tate  at    in   b ac k war d   d ir ec tio n .   T h    d en o tes  u n it  p r o ce s s in g   s eq u en ce   f r o m   r ig h to   lef t,  i.e . ,   f r o m   f u t u r to   p ast  an d   + 1   d en o tes  ce ll - s tate  f r o m   n ex tim e - s tep     in   b ac k war d   d ir ec ti o n .   Usi n g   th f o r war d   an d   b a ck war d   L STM   h id d en   s tates,  th f in al  B iLST M   o u tp u t is ac h iev e d   b y   co m b i n in g   b o t h   th ese  s tates,  wh ich   is   r ep r esen ted   u s in g   ( 5 ) .     1 = [   , ] 2ℎ   ( 5 )     I n   ( 5 ) ,   1 1 × 2ℎ ,   wh er e     d en o tes  h id d e n   s tate  o f   ea ch   L STM   d ir ec tio n .   T h f in al  o u tp u t   o f   th B iLST m o d el  r etain s   s eq u en tial  co n tex an d   r ic h   lo ca co n tex ts ,   wh ich   en h a n ce s   th s eq u en tial   co h er en ce ,   im p o r ta n f o r   p h r ases   lik “o n ly   s lig h tly   b etter ”  o r   “n o v er y   g o o d ”.   Af ter   ex tr ac tio n   o f   th e   s eq u en tial  co n tex t,  it  is   im p o r tan to   m o d el  g r a m m atic al  s tr u ctu r e,   h en ce ,   in   th is   wo r k ,   s y n tactic   d ep en d e n cy   g r ap h   is   b u ilt,  wh ich   is   d is cu s s ed   in   th n ex t sec tio n .     3 . 2 . 2 .   Dependency   g ra ph   co ns t ruct io n   W h ile  B iLST ef f ec tiv ely   c ap tu r es  s eq u en tial  co n tex o f   s en ten ce ,   u n d er s tan d in g   g r a m m atica l   s tr u ctu r r eq u ir es  d ee p e r   s y n tactic  in f o r m atio n .   T h er ef o r e,   th is   wo r k   in co r p o r ates  s y n tactic  d ep en d en c y   g r ap h   to   m o d el   th e   g r am m at ical  r elatio n s h ip s   b etwe en   w o r d s .   Fo r   co n s tr u ctio n   o f   s y n tactic  d ep en d en cy   g r ap h ,   ev er y   to k en   f r o m   s en ten ce     is   co n s id er ed   as  n o d e,   an d   ed g es  r ef lect  d e p en d e n cy   r e latio n s h ip   wh ic h   wer p ar s ed   u s in g   b u ilt - in   lib r ar y ,   Sp aCy .   C o n s id er   g r ap h   = { , } ,   wh er = { 1 , 2 , , }   r ep r esen to k en s ,     d en o tes  ed g es  an d   ( , )   o n ly   if   d ep en d en cy   r elatio n   b etwe en     an d     ex is ts .   Hen ce ,   f r o m   th is   th a d jace n cy   m atr ix   is   co n s tr u cted   as  p r esen ted   i n   ( 6 ) ,   w h ich   ca p tu r es  r elatio n s h ip s   b etwe en   wo r d s   in   d ep en d en cy   p ar s e.   I n   th is   wo r k ,   n o r m aliza tio n   is   ap p l ied   to   en s u r n u m er ical  s tab ilit y ,   f o llo win g   th ap p r o ac h   p r o p o s ed   in   t h G C b y   Kip f   a n d   W ellin g   [ 2 9 ] .   Fu r th er ,   in   th d ep en d en cy   g r ap h ,   th e   d eg r ee   m atr ix   is   ev alu ated   u s in g   ( 7 ) .     I n   ( 7 ) ,     d en o tes  id en tity   m atr ix .   Fu r th er ,   f o r   n o r m alizin g   ad jace n c y   m atr ix   f o r   s tab le  g r ap h   co m p u tatio n s ,   s y m m etr ic  n o r m aliza tio n   h as  b ee n   ap p lied   wh ich   is   r ep r esen ted   u s in g   ( 8 ) .   Usi n g   th ( 8 ) ,   th f in al  s y n tactic  g r ap h   h a v in g   wo r d - in f o r m atio n ,   tem p o r al   d ep en d en c y   a n d   g r am m atica c o n tex is   ac h iev ed .   T h s y n tactic  g r ap h   ac h iev e d   u s in g   ( 8 )   is   cr itical  in   r ec o g n izin g   lo n g - d is tan ce   g r am m at ical  r elatio n s ,   i.e . ,   co n n ec tin g   an   asp ec t   with   it s   r esp ec tiv m o d if ie r   wo r d .   Mo r eo v er ,   th e   ( 8 )   en s u r es  th at  in f o r m atio n   is   ag g r eg ated   an d   s ca led   f air ly   ac r o s s   v ar y in g   n o d d eg r ee s .   Fu r th er ,   th co n s tr u cted   g r a p h   is   p ass ed   o n   to   th p r o p o s ed   GC ap p r o ac h .     = { 1      =      ( , ) 0                                         ( 6 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 1 8 1 4 - 1 8 2 4   1820   ̃  = ( + )    ( 7 )     ̂ = ̃ 1 2 ( + ) ̃ 1 2   ( 8 )     3 . 2 . 3 .   G ra ph   co nv o lutio na l n et wo rk     I n   th is   wo r k ,   in s tead   o f   u s i n g   o n la y er   o f   GC N,   th is   wo r k   h as  ap p lied   two   GC lay er s   f o r   p r o p a g atin g   s y n tactic  i n f o r m atio n   ac r o s s   g r a p h s   u s in g   o u tp u ts   f r o m   B iLST an d   d ep en d e n cy   g r ap h   co n s tr u ctio n   as  in itial  n o d f ea tu r es,  wh ich   th er eb y   allo ws  ev er y   wo r d   to   lear n   f r o m   its   s y n tactic  n eig h b o r s .   T h f ir s lay er   o f   GC is   ev alu ated   u s in g   ( 9 ) .   I n   ( 9 ) ,     d en o tes  th r ec tifie d   lin ea r   u n it  ( R eL U)   s ig m o id   ac tiv atio n   f u n ctio n   a n d   ( 1 ) 2ℎ ×   d en o tes  tr ain ab le  weig h ts .   Fu r th er ,   t h s ec o n d   lay er   o f   GC co n s id er s   in p u o f   f ir s lay er ,   wh ich   d e ep en s   g r a p h   f ea tu r lear n in g ,   p r o d u cin g   f in al   n o d r ep r esen tatio n s   as  3 .   T h s ec o n d   lay er   o f   GC is   ev alu ated   u s in g   ( 1 0 ) .     2 = ( ̂ 1 1 )   ( 9 )     3 = ( ̂ 2 2 )   ( 1 0 )     I n   ( 1 0 ) ,   2 d en o tes  tr ain ab le  weig h m atr ix   f o r   s ec o n d   lay er   o f   GC an d   2 × .   Usi n g   th e   f o llo win g   GC ap p r o ac h ,   allo wed   ea ch   wo r d   to   in c o r p o r ate  in f o r m atio n   f r o m   s y n tactica lly   co n n ec ted   wo r d s ,   m o d elin g   l o n g - r an g e   d ep e n d e n cy   im p o r tan f o r   AB SA.  Al s o ,   th two   lay e r   GC ap p r o a ch   m ad th e   m o d e l   s tr u ctu r e - awa r e,   i m p r o v in g   u n d er s tan d in g   o f   h o s en tim en ter m s   ar e   r elate d   to   asp ec ts   s y n tactica lly .   Fu r th er ,   f o r   p r e v en tin g   o v er f itti n g ,   d r o p o u lay er   was  ap p lied   af ter   B iLST an d   GC lay er s ,   wh ich   r an d o m l y   ze r o ed - o u f ea t u r es  d u r in g   tr ai n in g .   Fu r t h er ,   th m atr ix   ac h iev ed   u s in g   s ec o n d   lay er   o f   GC was  f u r th er   p ass ed   o n   to   ag g r e g ati o n   an d   p o o lin g   lay e r   wh ich   f u r th er   class if ied   th s en tim en ts .     3 . 2 . 4 .   Asp ec t - a wa re   a g g re g a t io n,  po o lin g   a nd   s ent im ent   cla s s if ica t io n   Fo r   d er iv i n g   f ix ed - le n g th   s en ten ce   r e p r esen tatio n   f r o m   3 ,   th is   wo r k   p er f o r m e d   asp ec t - awa r ag g r eg atio n   an d   p o o lin g   o v er   all  to k en   em b ed d in g s   f r o m   th two - lay er   GC ap p r o ac h .   A f ter   th ag g r e g atio n   o f   all  th o u t p u ts   f r o m   t h 3 ,   m ea n   p o o lin g   was  ap p lied   u s in g   ( 1 1 ) .   I n   ( 1 1 ) ,     d en o tes  lo s s   f u n ctio n   an d   3 3 .   B y   u s in g   th e   m ea n - p o o lin g   o v er   all  n o d e   em b ed d in g s   f r o m   GC o u tp u t,  t h is   s tep   co m p r ess es  all   r elev an f ea tu r es  in to   o n e - v e cto r ,   en ab lin g   class if icatio n .   T h m ain   aim   o f   class if icati o n   was  to   p r ed ict   s en tim en class ,   i.e . ,   n eu tr al  o r   p o s itiv o r   n eg ativ co n s id er in g   asp ec t.  Fo r   class if icatio n ,   th p o o led - v ec to r     was  p ass ed   th r o u g h   f u lly - c o n n ec ted   lay er   ( FC L )   wh ich   f o llo wed   So f tMa x   f o r   s en tim en class if ica tio n .   I n   FC L ,   th p o o led - v ec to r     was c o n v er ted   to   class   lo g its     f o r   cla s s if icatio n   u s in g   ( 1 2 ) .     = 1 3 = 1   ( 1 1 )     =  +    ( 1 2 )     I n   ( 1 2 ) ,      d en o tes  weig h o f   FC L ,      d en o tes  b ias - ter m   f o r   FC L   an d     d en o tes  class if icatio n   class ,   i.e . ,   n eu tr al  o r   p o s itiv o r   n eg ativ e .   Fu r th er ,   th lo g its     was  p ass ed   o n   to   So f tMa x ,   wh er s o f t m a x   co n v er s   lo g its     in to   class if icatio n   p r o b ab ilit ies.  T h So f tMa x   f u n ctio n   is   p e r f o r m ed   u s in g   ( 1 3 ) .   I n   ( 1 3 ) ,   ̂   d en o tes  p r ed icte d   p r o b ab ilit y   o f   s en tim en class if icatio n .   Fin ally   u s in g   th So f tMa x   f u n ctio n ,   th f in a l   s en tim en p r ed ictio n   is   p er f o r m ed   u s in g   ( 1 4 ) .   I n   ( 1 4 ) ,   ̂   d en o tes  p r ed icted   s en tim en t.  I n   ( 1 4 ) ,   th f in al   p r ed ictio n   is   m ad u s in g        o v er   p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n .   Fu r t h er ,   to   h an d le  class   im b alan ce   is s u es,  a   weig h ted   cr o s s - en tr o p y   lo s s   w as u s ed   in   ( 1 1 )   an d   d u r in g   tr ai n in g .   T h lo s s   f u n ctio n   was e v alu ated   u s in g   ( 1 5 ) .     ̂ =   ( ) = ex p ( ) ex p ( ) = 1   ( 1 3 )     ̂ =   ( ̂ )   ( 1 4 )     = [ = 1 ] l og ( = 1 ̂ )   ( 1 5 )         ( 1 6 )     I n   ( 1 5 ) ,     d en o tes  in v er s e - f r eq u en cy   class   weig h ts   an d     d en o tes  ac tu al  s en tim en class .   T h lo s s   f u n ctio n     ass ig n s   h ig h er   weig h ts   to   u n d er r e p r esen ted   class es.  Fo r   h an d lin g   th weig h o p tim izatio n s   in   th e   m o d el,   th is   wo r k   u s es  Ad am   o p tim izer   with   weig h t d ec a y   d u r in g   tr ain in g   wh ich   is   co m p u te d   u s in g   ( 1 6 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       S ema n tic - s yn ta ctic  g r a p h   n et w o r fo r   a s p ec t - b a s ed   s en timen t a n a lysi s   ( R ek h a   B d u r g a   Ha r is h )   1821   I n   ( 1 6 ) ,     in clu d es  all  m o d el  p ar am eter s .   Fo r m   th ab o v ap p r o ac h ,   it  is   s ee n   th at  th e   Sen tSem Sy n Net  ap p r o ac h   le v er ag es  s em an tic  d ep th   o f   B E R T   f o r   r ep r esen tin g   in p u d ata,   s eq u en tial   m o d elin g   o f   B iLST f o r   u n d er s tan d in g   wo r d - o r d er   a n d   te m p o r al  d e p en d e n cy   e x tr ac tio n ,   an d   th s y n tactic   p r ec is io n   o f   GC Ns  to   p r ed ict  asp ec t - lev el  s en tim en ef f ec tiv ely .   B y   in teg r atin g   s y n tax   th r o u g h   d ep e n d en c y   g r ap h s ,   it  ca p tu r es  r elatio n s h ip s   th at  ar o f ten   m is s ed   b y   att en tio n   alo n e.   I n   th n e x s ec tio n ,   th r esu lts   o f   th Sen tSem Sy n Net  m o d el  ar d is cu s s ed   in   d etail.       4.   RE SU L T   AND  DI SCUS SI O N   Fo r   th is   s tu d y ,   th Sem E v al2 0 1 4   T ask   4   d ataset  was  c o n s id e r ed .   T h e   Sem E v al   2 0 1 4   T ask   4   d ataset  is   wid ely   u s ed   b en c h m ar k   f o r   AB SA.  I co n s is ts   o f   cu s to m er   r ev iews  f r o m   two   d o m a in s r estau r an an d   lap to p .   E ac h   r ev iew  is   an n o tat ed   with   o n o r   m o r asp ec ter m s   an d   th eir   c o r r esp o n d in g   s en tim en p o lar ities   ( p o s itiv e,   n eg ativ e,   o r   n e u tr al ) .   T h d ataset  in clu d es  lab ele d   asp ec ca teg o r ies  ( e. g . ,   f o o d ,   s er v ice,   p r ice  f o r   r estau r an ts b atter y ,   d is p lay ,   an d   p e r f o r m an ce   f o r   lap to p s ) ,   m ak in g   it  s u itab le  f o r   f in e - g r ain ed   s en tim en t   class if icatio n   at  th asp ec t   lev el.   I is   co m m o n l y   u s ed   f o r   tr ai n in g   an d   ev alu at in g   AB S A   m o d els.     T h Sen tSem Sy n Net  m o d el   was  im p lan ted   o n   s y s tem   h av in g   W in d o w   1 1   o p er atin g   s y s tem ,   with   1 6   GM   R AM .   T h s y s tem   co n s id er ed   h ad   AM R y ze n   5   Pro ce s s o r   an d   was  r u n n in g   with   g r ap h i ca p r o ce s s in g   u n it i.e . ,   4   GB   NVI DA   GeFo r ce   GT X1 6 5 0   f o r   f aster   p r o ce s s in g .   Fo r   ex ec u tio n ,   th Py th o n   en v i r o n m e n was  u s ed .   Fo r   ev al u atio n ,   two   s tan d ar d   m etr ics  u s ed   f o r   AB S A   ev alu atio n   wer co n s id er e d ,   i.e . ,   ac c u r ac y   a n d   m ac r o - F - s co r e.   T h e   ac cu r ac y   an d   m ac r o - F - s co r is   ev alu ate d   u s in g   ( 1 7 )   a n d   ( 1 8 ) .       =  +   +  +  +    ( 1 7 )       =  1   = 1   ( 1 8 )     I n   ( 1 7 ) ,      d en o tes  tr u p o s itiv e,      d en o tes  tr u n e g ativ e,      d en o tes  f alse  p o s itiv e ,   an d      d en o tes  f alse  n eg ativ e.   I n   ( 1 8 ) ,   F1 - s co r is   ev alu ated   u s in g   ( 1 9 ) .   I n   ( 1 9 ) ,       an d       ar ev alu ate d   u s in g   ( 2 0 )   an d   ( 2 1 ) .     1  = 2 ×  ×    +    ( 1 9 )       =   +    ( 2 0 )       =   +    ( 2 1 )     4 . 1 .     SentSem Sy nNet wo r k   perf o rma nce  o n Sem E v a l2 0 1 4   T a s k   4   da t a s et   T h ev al u atio n   r esu lts   o f   Sen tSem Sy n Net  m o d el   o n   Sem E v al  2 0 1 4   T ask   4   d ataset  is   p r esen ted   in   Fig u r 2 .   T h f i n d in g s   s h o ef f ec tiv en ess   in   AB SA   f o r   b o th   lap to p   an d   r estau r a n d o m ain s .   Fo r   r estau r a n d ataset,   Sen tSem Sy n Net  h as   ac h iev ed   8 8 . 2 5 ac cu r ac y   an d   8 2 . 9 5 m ac r o - F - s co r e.   Fo r   lap to p   d ataset,   Sen tSem Sy n Net  ac h iev ed   8 4 . 5 2 ac cu r ac y   a n d   8 0 . 2 6   m ac r o - F - s co r e.   T h f in d in g s   s h o th at  th in teg r atio n   o f   b o t h   s em an tic  an d   s y n tactic  in f o r m atio n   u s in g   g r ap h - b ased   DL   a p p r o ac h   i m p r o v es  s en tim en t   class if icatio n .   Al s o ,   th f in d in g s   s h o th at  th Sen tSem S y n Net  ef f ec tiv ely   ca p tu r es  im p o r tan r elatio n s h i p   b etwe en   co n tex a n d   asp ec t er m s .   Fu r th er ,   in   th n ex s ec tio n ,   th Sen Sem Sy n Net  ap p r o ac h   is   co m p ar ed   with   ex is tin g   ap p r o ac h es.           Fig u r 2 .   Sen tSem Sy n Net  p e r f o r m an ce   o n   Sem E v al  T ask   4   d ataset   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 1 8 1 4 - 1 8 2 4   1822   4 . 2 .     Co m pa ra t iv s t ud y   T h co m p ar ativ r esu lts   co m p ar in g   th e   ex is tin g   AB SA   ap p r o ac h es  p r esen ted   in   th e   liter atu r s u r v e y   h as  b ee n   co m p ar ed   with   p r o p o s ed   Sen Sem Sy n Net  as  p r esen ted   in   T ab le  2 .   Fo r   r estau r an d ataset,   Sen tSem Sy n Net  ac h iev ed   8 8 . 2 5 ac cu r ac y   an d   8 2 . 9 5 %   m ac r o - F - s co r e,   o u tp er f o r m i n g   SAGC wh ich   ac h iev ed   8 7 . 5 3 ac cu r ac y   an d   8 1 . 2 8 m ac r o - F - s co r an d   B I C - GC wh ich   ac h iev ed   8 7 . 1 6 ac cu r ac y   an d   8 1 . 2 4 %   m ac r o - F - s co r e.   T h is   i s   b ec au s Sen Sem Sy n Net  ap p r o ac h   c o n s id er ed   jo in tly   in teg r atin g   s em an tic  a n d   s y n tactic  f ea tu r es  u s in g   Se n tSem Sy n Net  g r ap h - b ased   s tr u ctu r e,   wh ic h   allo wed   f o r   ac h iev in g   b etter   r ep r esen tatio n   o f   c o n tex tu al  d ep en d e n cy   an d   s en tim en t - r e lated   in f o r m atio n .   Fu r th er ,   f o r   lap to p   d ataset,   Sen tSem Sy n Net  ac h iev ed   8 4 . 5 2 ac cu r ac y   a n d   8 0 . 2 6 m ac r o - F - s co r e,   wh er ea s   SAGC ac h iev ed   8 3 . 0 6 ac cu r ac y   a n d   7 9 . 6 9 ac cu r ac y   an d   B I C - GC ac h iev ed   8 1 . 7 0 ac cu r ac y   an d   7 8 . 4 5 m ac r o - F - s co r e.   T h e   o th er   ap p r o ac h es  lik ed   MO L - AB S A   an d   L GC ac h iev ed   b etter   r esu lts ,   b u f ailed   to   c o n s id er   in teg r atio n   o f   s y n tactic  an d   s em an tic  in f o r m atio n   at  g r a p h - le v el,   wh ich   lim ited   th eir   class i f icatio n   ac cu r ac y .   Sen tSem Sy n Net’ s   ab ilit y   to   m ain tain   m ac r o - F - s co r al o n g s id h ig h   ac cu r ac y   c o n f i r m s   its   s tr en g th   i n   h an d lin g   class   im b alan ce   an d   s u b tle  s en tim en i m p o r tan ce .   T h r esu lts   cl ea r ly   in d icate   th at    Sen tSem Sy n Net  p r o v id es  b ett er   AB S A   f r am ewo r k   b y   ef f ec tiv ely   lev er ag in g   b o th   d e p en d en cy   r elatio n s   an d   s em an tic  s im ilar ity .       T ab le  2 .   Per f o r m an ce   co m p a r is o n   o f   Sen tSem Sy n Net  with   e x is tin g   AB SA m o d els   Ref   M o d e l   S e mEv a l   2 0 1 4   r e st a u r a n t   S e mEv a l   2 0 1 4   l a p t o p       A c c u r a c y   M a c r o   F - s c o r e   A c c u r a c y   M a c r o   F - s c o r e   [ 1 6 ]   C P A - SA   8 2 . 6 4   7 3 . 3 8   7 5 . 1 8   7 1 . 5   [ 1 7 ]   H e t e - GNN   8 1 . 9 1   7 3 . 7 4   7 4 . 0 8   6 9 . 4 5   [ 1 8 ]   LG C F - C D M - C D W   8 5 . 5 2   7 9 . 8 5   8 1 . 2 9   7 8 . 8 6   [ 2 0 ]   S D TG C N   8 3 . 8 2   7 6 . 1 3   7 8 . 6 4   7 5 . 5   [ 2 1 ]   S A G C N   8 7 . 5 3   8 1 . 2 8   8 3 . 0 6   7 9 . 6 9   [ 2 2 ]   K H G C N   -   -   8 0 . 8 7   7 7 . 9   [ 2 3 ]   SS - G C N   8 2 . 9 6   7 4 . 2 6   7 5 . 8 6   7 1 . 7 8   [ 2 4 ]   D C A S A M   8 6 . 7   8 1 . 1 9   8 0 . 5 6   77   [ 2 5 ]   M O L - A B S A   8 5 . 2 6   7 9 . 2 7   8 1 . 1 9   7 8 . 5 2   [ 2 6 ]   B I C - G C N   8 7 . 1 6   8 1 . 2 4   8 1 . 7   7 8 . 4 5   [ 2 7 ]   SM - G C N + B ER T   8 6 . 3 1   7 9 . 2   8 0 . 8 6   7 6 . 7     S e n t S e mS y n N e t   8 8 . 2 5   8 2 . 9 5   8 4 . 5 2   8 0 . 2 6       5.   CO NCLU SI O N   I n   th is   w o r k ,   a   n o v el  m o d el  ca lled   Sen tSem Sy n Net  was  p r o p o s ed   to   en h a n ce   th e   p e r f o r m an ce   o f   AB SA,  a   s u b d o m ain   o f   s en ti m en an aly s is   th at  id en tifie s   s en tim en ts   ex p r ess ed   to war d s   s p ec if ic  asp ec ts   in   tex t.  T r ad itio n al  m o d els  o f te n   f ail  to   ef f ec tiv el y   in teg r ate   s em an tic  an d   s y n tactic  in f o r m atio n   in   a   u n if ied   m an n er ,   wh ich   lim its   th eir   ca p ac ity   to   co r r ec tly   ca p t u r s en ti m en t im p o r tan c e,   esp ec ially   in   co m p lex   s en ten ce   s tr u ctu r es.  T o   o v er co m th is ,   th is   wo r k   p r esen ted   g r ap h - b ased   DL   m o d el  th at  s im u ltan eo u s ly   u tili ze s   s y n tactic  d ep en d en cies  an d   s em an tic  ass o ciatio n s   b y   co n s tr u ctin g   h y b r id   g r ap h   r ep r ese n tatio n   o f   s en ten ce s .   T h Sen tSem Sy n Net  m o d el  was  ev alu ated   o n   t h Sem E v al  2 0 1 4   T ask   4   d atasets   f o r   r estau r an an d   la p to p   d o m ain s .   I ac h iev ed   8 8 . 2 5 ac cu r ac y   an d   8 2 . 9 5 m ac r o - F - s co r o n   r estau r a n d ataset,   an d   8 4 . 5 2 ac cu r ac y   a n d   8 0 . 2 6 m ac r o - F - s co r o f   o n   lp to p   d ataset.   T h ese  r esu lts   s u r p ass   ex is tin g   m o d els  s u ch   as  SAGC N,   B I C - G C N,   an d   L GC F ,   d em o n s tr atin g   th at  th f u s io n   o f   s em an tic  an d   s y n tactic  f ea tu r es si g n if ican tly   en h an ce s   s en tim en class if icatio n   ac cu r ac y   a n d   r o b u s tn e s s   ac r o s s   d atase ts .   I n   co n clu s io n ,   th p r o p o s ed   Sen tSem Sy n Net  m o d el  ef f ec tiv ely   ad d r ess es  th lim itatio n s   o f   p r io r   AB SA   m o d els  b y   in teg r atin g   d ee p   s y n tactic  s tr u ctu r es  with   s em an tic  m ea n in g ,   lead in g   to   im p r o v ed   asp ec t - le v el  s en tim en cl ass if icatio n .   Fu tu r e   wo r k   will  f o cu s   o n   in c o r p o r ati n g   s ar ca s m   id en tific atio n ,   c h allen g in g   b u cr itical  f ea t u r th at  o f ten   alter s   th e   tr u s en tim en t o f   a   s tatem en t,  f u r th er   e n h an ci n g   th m o d el’ s   r ea l - wo r ld   ap p licab ilit y .       ACK NO WL E DG E M E NT   Au th o r s   wo u ld   lik to   ex p r e s s   o u r   h ea r tf elt  th an k s   to   o u r   g u id f o r   h im   u n wav er in g   g u id an ce ,   in v alu ab le  in s ig h ts ,   an d   en c o u r ag em en t th r o u g h o u t th r esea r ch   p r o ce s s .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   No   f u n d in g   is   r aised   f o r   th is   r e s ea r ch .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       S ema n tic - s yn ta ctic  g r a p h   n et w o r fo r   a s p ec t - b a s ed   s en timen t a n a lysi s   ( R ek h a   B d u r g a   Ha r is h )   1823   AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   R ek h B d u r g Har is h                               N e e l a m b i k e   S i d d a l i n g a i a h                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   T h au th o r   d ec lar es n o   co n f lict o f   in ter est .       DATA AV AI L AB I L I T Y   Data s ets u tili ze d   in   th is   r esear ch   ar cited   in   r ef er e n ce   [ 1 7 ] .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   K .   P a r k ,   S .   P a r k ,   a n d   J .   Jo u n g ,   C o n t e x t u a l   m e a n i n g - b a se d   a p p r o a c h   t o   f i n e - g r a i n e d   o n l i n e   p r o d u c t   r e v i e w   a n a l y s i s   f o r   p r o d u c t   d e s i g n ,   I EE A c c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   4 2 2 5 4 2 3 8 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ES S . 2 0 2 3 . 3 3 4 3 5 0 1 .   [ 2 ]   D .   A man g e l d i ,   A .   U sm a n o v a ,   a n d   P .   S h a m o i ,   U n d e r st a n d i n g   e n v i r o n m e n t a l   p o st s :   se n t i me n t   a n d   e m o t i o n   a n a l y si o f   so c i a l   med i a   d a t a ,   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   3 3 5 0 4 3 3 5 2 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 7 1 5 8 5 .   [ 3 ]   V .   A .   A .   Q u i r i t a ,   J .   D .   C á r d e n a s,  W .   A l i a g a ,   V .   H .   A .   Q u i r i t a ,   A .   P a l a c i o s,   a n d   R .   B .   S i e r r a ,   P e r u v i a n   p r e si d e n t i a l   d e b a t e i n   t h e   e l e c t i o n o f   2 0 2 1   i n   Tw i t t e r / X :   a   se n t i me n t   a n a l y si a p p r o a c h ,   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 3 8 3 8 6 1 3 8 3 9 8 ,   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 4 6 5 5 0 3 .   [ 4 ]   S .   S h a n ,   J.  S u n ,   a n d   R .   M .   C .   M a c a w i l e ,   Ex a mi n i n g   c u s t o mer  sa t i sf a c t i o n   t h r o u g h   t r a n sf o r mer - b a s e d   s e n t i men t   a n a l y si f o r   i mp r o v i n g   b i l i n g u a l   e - c o mm e r c e   e x p e r i e n c e s,”   I EE A c c e ss ,   v o l .   1 3 ,   p p .   5 1 0 2 7 5 1 0 4 1 ,   2 0 2 5 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 5 . 3 5 5 1 6 6 6 .   [ 5 ]   W .   A h m a d ,   H .   U .   K h a n ,   F .   K .   A l a r f a j ,   a n d   M .   A l r e s h o o d i ,   A sp e c t - b a se d   sen t i m e n t   a n a l y si s :   a   c o m p r e h e n si v e   r e v i e w   a n d   o p e n   r e sea r c h   c h a l l e n g e s,   I EE A c c e s s ,   v o l .   1 3 ,   p p .   6 5 1 3 8 6 5 1 8 2 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 5 . 3 5 5 5 7 4 4 .   [ 6 ]   D .   S i n g h ,   S .   S .   B a r v e ,   a n d   A .   K .   D w i v e d i ,   O p t i A S A R :   o p t i m i z e d   a sp e c t - b a se d   s e n t i m e n t   a n a l y si o f   r e v i e w w i t h   B i LST M - G R U   a n d   N E R - B E R i n   h e a l t h c a r e   d e c i si o n - ma k i n g ,   I E EE   Ac c e s s ,   v o l .   1 3 ,   p p .   4 7 4 5 9 4 7 4 7 4 ,   2 0 2 5 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 5 . 3 5 4 9 3 0 3 .   [ 7 ]   P .   Z h a n g ,   M .   F u ,   R .   Z h a o ,   H .   Z h a n g ,   a n d   C .   L u o ,   P U R E :   p e r s o n a l i t y - c o u p l e d   m u l t i - t a s k   l e a r n i n g   f r a m e w o r k   f o r   a s p e c t - b a se d   mu l t i m o d a l   s e n t i me n t   a n a l y si s,   I EE T r a n s a c t i o n s   o n   K n o w l e d g e   a n d   D a t a   En g i n e e r i n g ,   v o l .   3 7 ,   n o .   1 ,   p p .   4 6 2 4 7 7 ,   J a n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T K D E. 2 0 2 4 . 3 4 8 5 1 0 8 .   [ 8 ]   R .   L i ,   H .   C h e n ,   F .   F e n g ,   Z.   M a ,   X .   W a n g ,   a n d   E.   H o v y ,   D u a l G C N :   e x p l o r i n g   sy n t a c t i c   a n d   s e ma n t i c   i n f o r mat i o n   f o r   a s p e c t - b a s e d   se n t i me n t   a n a l y si s ,   I EEE   T ra n sa c t i o n s   o n   N e u r a l   N e t w o rks   a n d   L e a r n i n g   S y s t e m s ,   v o l .   3 5 ,   n o .   6 ,   p p .   7 6 4 2 7 6 5 6 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TN N LS. 2 0 2 2 . 3 2 1 9 6 1 5 .   [ 9 ]   M .   G u a n ,   F .   Li ,   a n d   Y .   X u e ,   En h a n c e d   sy n t a c t i c   a n d   s e ma n t i c   g r a p h   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k   w i t h   c o n t r a st i v e   l e a r n i n g   f o r   a s p e c t - b a s e d   se n t i me n t   a n a l y s i s,”   I EEE   T r a n s a c t i o n o n   C o m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y s t e m s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,   p p .   8 5 9 8 7 0 ,   F e b .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TC S S . 2 0 2 3 . 3 2 9 6 4 7 6 .   [ 1 0 ]   A .   T.   H a r y o n o ,   R .   S a r n o ,   R .   N .   E.   A n g g r a i n i ,   a n d   K .   R .   S u n g k o n o ,   P e r mu t e d   t e m p o r a l   k o l m o g o r o v - a r n o l d   n e t w o r k f o r   s t o c k   p r i c e   f o r e c a s t i n g   u si n g   g e n e r a t i v e   a sp e c t - b a s e d   s e n t i m e n t   a n a l y s i s,   I EEE  Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 7 8 6 7 2 1 7 8 6 8 9 ,   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 5 0 6 6 5 8 .   [ 1 1 ]   S .   G u p t a   e t   a l . ,   A sp e c t   b a se d   f e a t u r e   e x t r a c t i o n   i n   s e n t i m e n t   a n a l y si u si n g   B i - G R U - LST M   m o d e l ,   J o u rn a l   o f   M o b i l e   Mu l t i m e d i a ,   v o l .   2 0 ,   n o .   4 ,   p p .   9 3 5 9 6 0 ,   O c t .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 3 0 5 2 / j m m1 5 5 0 - 4 6 4 6 . 2 0 4 8 .   [ 1 2 ]   W .   S h u ,   C .   Z h a i ,   a n d   K .   Y u ,   D A G C N :   d u a l - c h a n n e l   a n d   a sp e c t - a w a r e   g r a p h   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k   f o r   a s p e c t - b a s e d   s e n t i me n t   a n a l y si i n   c o mp u t a t i o n a l   s o c i a l   sy s t e ms,”   I E EE  T r a n s a c t i o n o n   C o m p u t a t i o n a l   S o c i a l   S y st e m s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   6 ,   p p .   5 4 0 5 5 4 1 5 ,   D e c .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C S S . 2 0 2 4 . 3 4 1 8 4 7 2 .   [ 1 3 ]   S .   S .   M a l i k   e t   a l . ,   M u l t i - mo d a l   e m o t i o n   d e t e c t i o n   a n d   s e n t i m e n t   a n a l y s i s,”   I E EE  Ac c e ss ,   v o l .   1 3 ,   p p .   5 9 7 9 0 5 9 8 1 0 ,   2 0 2 5 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 5 . 3 5 5 2 4 7 5 .   [ 1 4 ]   H .   T.   P h a n ,   V .   D .   N g u y e n ,   a n d   N .   T.   N g u y e n ,   M u l G C N :   m u l t i g r a p h   c o n v o l u t i o n a l   n e t w o r k   f o r   a sp e c t - l e v e l   s e n t i m e n t   a n a l y si s ,   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   1 3 ,   p p .   2 6 3 0 4 2 6 3 1 7 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 5 . 3 5 3 7 3 4 0 .   [ 1 5 ]   C .   W u   a n d   H .   K a n g ,   H a r n e ss i n g   s y n t a x   g c n   a n d   m u l t i - v i e w   i n t e r a c t i o n   f o r   c o n v e r sat i o n a l   a s p e c t - b a se d   q u a d r u p l e   se n t i me n t   a n a l y si s ,   I E EE  Ac c e ss ,   v o l .   1 3 ,   p p .   7 3 3 3 2 7 3 3 4 1 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 5 . 3 5 6 2 9 6 7 .   [ 1 6 ]   B .   H u a n g   e t   a l . ,   A s p e c t - l e v e l   se n t i m e n t   a n a l y s i w i t h   a s p e c t - sp e c i f i c   c o n t e x t   p o si t i o n   i n f o r m a t i o n ,   K n o w l e d g e - Ba se d   S y s t e m s v o l .   2 4 3 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . k n o sy s . 2 0 2 2 . 1 0 8 4 7 3 .   [ 1 7 ]   G .   Lu ,   J.  L i ,   a n d   J.  W e i ,   A sp e c t   s e n t i m e n t   a n a l y s i w i t h   h e t e r o g e n e o u g r a p h   n e u r a l   n e t w o r k s ,   I n f o rm a t i o n   Pro c e ss i n g   &   Ma n a g e m e n t ,   v o l .   5 9 ,   n o .   4 ,   J u l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i p m. 2 0 2 2 . 1 0 2 9 5 3 .   [ 1 8 ]   T.   L i n   a n d   I .   Jo e ,   A n   a d a p t i v e   m a s k e d   a t t e n t i o n   m e c h a n i s t o   a c t   o n   t h e   l o c a l   t e x t   i n   a   g l o b a l   c o n t e x t   f o r   a sp e c t - b a s e d   se n t i me n t   a n a l y si s ,   I E EE  Ac c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   4 3 0 5 5 4 3 0 6 6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 2 7 0 9 2 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.