EMNLPSep, 2019

ABSApp：一款可移植的弱监督基于方面的情感抽取系统

PDF
TL;DRABSApp 是一个便于使用且可解释的便携式系统，用于弱监督的基于方面的情感提取，可快速且经济有效地用于不同领域的应用设置中，其流程包括三个阶段：基于未标记数据集生成特定于领域的方面和观点词典；使用户能够查看和编辑这些词典（弱监督）；使用户能够选择来自同一领域的未标记目标数据集，对其进行分类，并生成基于方面的情感报告。ABSApp 已经成功应用于大量真实生活案例，其中包括电影评论分析和会议影响分析。
weakly-supervised aspect-based sentiment extractioninterpretableuser-friendlycost-effectiveunlabeled data
发现论文，激发创造
  • 令人尴尬地简单的无监督方面情感元组提取

    我们提出了一种简单而新颖的无监督方法来从句子中提取观点词和相应的情感极性，以解决在缺乏标记数据集的低资源领域中泛化能力不足的问题。我们在四个基准数据集上进行的实验评估表明，我们的方法在提取面向方面的观点词以及分配情感极性方面具有强大的性能。另外，我们的工作还为无监督的观点词挖掘方法设立了一个基准。

    Apr, 2024

  • 基于方面的情感分析（ABSA）的系统综述：领域、方法与趋势

    该论文通过系统文献综述方法对 Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) 研究进行了研究领域、数据集领域和研究方法的分析，揭示了 ABSA 研究文献中存在的一些系统性问题，并提出了一些建议。

    Nov, 2023

  • EliXa: 一个模块化和灵活的 ABSA 平台

    本文介绍了一个监督式方面情感分析系统，使用模块化平台和词库解析进行实验，运用序列标注和多分类 SVM 算法实现评价目标提取、极性分类和评估，在餐厅和笔记本领域准确度分别为 0.70 和 0.73，并在 “酒店” 领域表现次佳，达到 0.80 的准确率。

    Feb, 2017

  • 关于方面情感分析的稳健性：对模型、数据和训练的重新思考

    本研究针对情感分析在实际应用中的可靠性进行了探究，通过加强当前最佳的句法感知模型，并基于丰富的伪数据进行敌对训练，进一步提高了模型的鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法比现有的基线模型的鲁棒性性能更好，同时合成语料库作为额外数据能够进一步提高测试准确性。

    Apr, 2023

  • 带有明确情感加强的基于方面的情感分析

    本论文提出了一种整合了明确情感增强的 ABSA 方法，通过基于规则的数据对 T5 进行后训练，并采用句法距离加权和不合理对比正则化来生成明确情感，同时利用约束束搜索确保增强句子包含方面术语，在 ABSA 两个最流行的基准测试中，ABSA-ESA 在隐式和明确情绪准确性上优于 SOTA 基线。

    Dec, 2023

  • 基于方面的情感分析数据集综述

    该研究提供了一个数据库的语料库被用于训练和评估自主 ABSA 系统，对于研究人员选择语料库时应考虑的一些特点进行了概述，分析了目前的收集方法的利弊，并建议未来 ABSA 数据集收集，在 65 个公开可用的 ABSA 数据集上进行了调查。

    Apr, 2022

  • 面向方面的情感分析的统一生成框架

    本文旨在通过将每个 ABSA 子任务目标重新定义为由指针索引和情感类别索引混合的序列，将 ABSA 的各个子任务转换为统一的生成式公式，并利用预训练序列到序列模型 BART 在端到端框架中解决所有 ABSA 子任务。实验结果表明，我们的框架在四个 ABSA 数据集上实现了实质性的性能收益，并为整个 ABSA 子任务提供了真正的统一端到端解决方案，这可使多个任务受益。

    Jun, 2021

  • 一种简单的基于信息的无监督领域自适应方面情感分析方法

    本文提出了一种基于互信息最大化的简单而有效的技术，用于增强任何类型的模型进行跨领域 ABSA 和 ATE，并分析了该方法。实验结果表明，我们提出的方法在 10 个不同领域对的跨领域 ABSA 平均 Micro-F1 上超过现有技术 4.32％。此外，我们的方法可以扩展到其他序列标记任务，例如命名实体识别（NER）。

    Jan, 2022

  • 一种新颖的关于方面的情感分析的反事实方法

    提出一种采用反事实数据增强方法，针对情感分析任务中球面情感倾向分析的问题，该方法利用集成梯度计算和蒙版技术对情感表达式进行反转，并通过一个 T5 预训练语言模型进行预测，在三个开源数据集上获得更好的结果。

    Jun, 2023

  • 探索基于条件文本生成技术的方面情感分析

    本文提出将基于方面的情感分析任务转变为使用目标、方面和极性生成辅助语句的抽象摘要式生成任务，在餐厅领域和城市社区领域基准数据集上 fine-tune 了一个预训练模型，获得了最新的最优结果。

    Oct, 2021