AAAIDec, 2017

基于词汇 - 方面联合融合的学习方法用于方面情感分析

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TL;DR本文提出了一种基于神经网络的新方法 ——Aspect Fusion LSTM (AF-LSTM)，它通过建模词汇与方面之间的关系，将方面信息整合到神经模型中，并采用循环卷积和循环相关来模拟方面与词汇之间的相似度，并将其融入可微的神经注意力框架中，从而实现对特定方面的分析，达到 4% 至 5% 左右的性能提升。
aspect-based sentiment analysisneural modelword-aspect relationshipsadaptive attentionstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 早期关注？面向方面的 LSTM 用于方面情感分析

    提出了一种新颖的 LSTM 变体，称为 aspect-aware LSTM（AA-LSTM），将方面信息包含在上下文建模阶段的 LSTM 单元中，以生成动态的方面感知上下文表示，实验结果表明 AA-LSTM 的有效性。

    May, 2019

  • 基于门卷积神经网络的方面情感分析

    本文研究了利用卷积神经网络和门机制的模型，提高方面基情感分析的准确性和效率。该模型的提出主要在于采用了 Gated Tanh-ReLU Units 来根据给定的方面或实体选择性地输出情感特征。实验结果显示其在 SemEval 数据集上的性能优越。

    May, 2018

  • ATP：一种全面关注整合方法以增强 ABSA

    本研究提出了一种基于依存句法分析树的注意力机制方法，以捕获与情感极性相关的方面位置信息，作为 Aspect based sentiment analysis (ABSA) 的一种当前先进的方法。

    Aug, 2022

  • 增强方面 - 句子意识：一种面向方面的情感分析的新方法

    通过增强方面 - 句子感知关注机制，提出了一个名为 A3SN 的新颖技术，通过增加注意力模块和整合特征表示，增强了 Aspect-Based Sentiment Analysis（ABSA）的效果，并在三个基准数据集上胜过了最先进的基准模型。

    May, 2024

  • 学习检测观点摘要用于方面情感分析

    本研究提出了一种基于 hard-selection 的方法，利用预训练的 BERT 模型学习句子和方面之间的关联，通过自我评估强化学习检测看法片段，从而针对多方面句子进行情感分析，在处理准确性上表现优于软选择方法。

    Sep, 2019

  • 基于深度卷积神经网络的哈萨语影评方面与极性分类模型

    这篇论文介绍了一个针对豪萨语电影评论的方面和极性分类的基于深度卷积神经网络（CNN）的模型，该模型是针对理解文本中的情感细微差别而进行的，特别是针对不同语言和文化。作者创建了一个包含人工注释的综合豪萨语 ABSA 数据集，填补了资源可用性方面的重要空白。通过将 CNN 与注意机制相结合进行方面词预测，该模型利用上下文信息和情感极性，准确率达到了 91% 的方面词提取和 92% 的极性分类，优于传统的机器模型，为特定方面和情感提供了深入的洞察力。这项研究推动了 ABSA 研究，特别是在不常见的语言方面，并对跨文化语言研究产生了影响。

    May, 2024

  • 门控图卷积网络和基于语法规则的调控改进方面情感分析

    本文提出了一种基于图的深度学习模型，该模型使用门向量从方面词的表征向量生成来定制基于图的模型的隐藏向量，并在模型中注入从依赖树中获取的每个单词的重要性得分，从而改善方面级情感分析的表征向量，实现了三个基准数据集上的最新成果。

    Oct, 2020

  • 使用迁移学习的混合方法进行基于方面的情感分析

    本研究提出了一种基于传输学习的混合方法，通过利用大型语言模型和传统句法依存关系生成弱监督注释，以解决当前最先进的 ABSA 研究中的显著挑战。在多个数据集上进行了大量实验，证明了该混合方法在方面词提取和方面情感分类任务中的有效性。

    Mar, 2024

  • BERT-ASC: 基于辅助句构建的隐式方面表示学习在情感分析中的应用

    本文提出了一种基于辅助句子和 BERT-ASC 的方法，来解决在缺乏标注数据的情况下，针对文本中暗含的方面进行情感分析和分类的问题，并在真实数据集上进行了有效性验证和性能评估。

    Mar, 2022

  • 基于 BERT 与构建辅助语句的方面情感分析

    本研究使用 BERT 模型，将 ABSA 转换为句对分类任务，取得了 SentiHood 和 SemEval-2014 Task 4 数据集的最新最佳结果，旨在识别特定方面的细粒度观点极性。

    Mar, 2019