Nov, 2018

利用从粗到细的任务传递进行方面级情感分类

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TL;DR本文提出一种多粒度对齐网络 (Multi-Granularity Alignment Network) 并采用粗到细任务转移方法，以改善低资源微观层面 Aspect Term (AT) 任务的学习效果，其中采用了一种新颖的辅助任务掌握的粗粒度 Aspect Category (AC) 任务的知识，并采用对比的特征对齐方法，通过语义的方式对齐方面 特定的特征表示。
aspect-level sentiment classificationcoarse-to-fine task transfermulti-granularity alignment networkaspect granularity inconsistencycontrastive feature alignment method
发现论文，激发创造
  • 面向方面级情感分类的注意力转移网络

    该研究提出了一种名为 ATN 的新型注意力传输网络，它可以成功地从资源丰富的基于文档级情感分类数据集中利用注意力知识来提高面向方面的情感分类任务的注意力能力，并在两个 ASC 基准数据集上进行实验，证明了其优于现有技术的有效性。

    Oct, 2020

  • 将方面类别情感分析作为一个文本生成任务来解决

    本文提出了一种通过将 ACSA 任务转化为自然语言生成任务，使得预训练语言模型可以更直接地应用于该任务设置，从而提高了在各种评估任务中的准确性，特别是在几次学习和零次学习设置下具有显著的优势。

    Oct, 2021

  • 基于局部和全局特征的方面情感分类的联合学习

    该研究论文提出了一种基于局部和全局特征的模型，通过设计局部编码器和双级图注意网络，有效地对面向方面的情感分类进行建模，并在 SemEval 2014 和 Twitter 数据集上取得了最先进的性能。

    Nov, 2023

  • 一种面向情感分类器的失效及自适应重新加权解决方案

    本文提出了一种基于深度学习和自适应重新加权的方案来解决情感分类中的问题，实验证明该方案可以显著提高模型的效果。

    Nov, 2019

  • 面向方面级别情感分析的渐进式自监督注意力学习

    本文提出了一种渐进式自监督注意力学习方法，用于神经网络的方面级情感分类模型，该方法自动从训练语料库中挖掘有用的注意力监督信息来改善注意力机制，实验结果表明，该方法可以提高注意力机制，相对于现有的两个状态 - of-the-art 神经方面级情感分类模型具有明显的优越性。

    Jun, 2019

  • 用于类别特定方面和观点术语共同提取的多任务记忆网络

    提出细化问题 -- 分类特定方面和意见词提取，并使用多任务注意力模型解决数据稀疏性问题，在三个基准数据集上展示出其最先进的性能。

    Feb, 2017

  • 利用图注意力网络进行句法成分感知的方面 - 类别情感分析

    提出了一种基于 Sentence Constituent-Aware Network (SCAN) 的方案，采用图注意力模块和交互式损失函数，用于解决 Aspect category sentiment analysis (ACSA) 的问题，包括情感极性和方面类别检测，通过实验在五个公共数据集上验证了该方案的可行性。

    Oct, 2020

  • 一个新颖的基于方面的情感分析深度转换模型

    本文提出了一种新颖的 Aspect-Guided Deep Transition 模型（AGDT），该模型通过专门设计的深层转换结构从头开始利用所给定的方面来指导句子编码，以重构给定的方面与生成的句子表示相结合的面向方面的目标，从而能够准确生成面向方面的句子表示形式，进而进行更准确的情感预测，并通过多个 SemEval 数据集的实验结果表明，我们提出的方法明显优于最佳报道结果。

    Sep, 2019

  • 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

  • 方面 - 类别情感分析的多实例多标签学习网络

    提出一种面向方面类别情感分析的多示例多标记学习网络（AC-MIMLLN），将句子视为袋子，单词视为实例，并将表示方面类别的单词作为关键实例。在三个公共数据集上的实验结果证明了 AC-MIMLLN 的有效性。

    Oct, 2020