《表4 模型拟合指标：基于自注意力门控图卷积网络的特定目标情感分析》

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《基于自注意力门控图卷积网络的特定目标情感分析》

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为了验证本文提出的模型是否比结合注意力机制的RNN模型更轻量级，将本文模型的大小和基线模型中结合注意力机制的RNN模型进行对比，结果如表4所示。由于BERT本身具有模型大的特性，本文提出的基于BERT的模型大小也会相应变大。ATAE-LSTM、IAN、ASGCN都是基于注意力的RNN模型，因为RNN编码后的句子的所有隐藏状态必须同时保存在记忆单元中才能执行注意力机制，所以这些模型的记忆优化将更加困难，模型更大。