ACLJan, 2021

有则显之：充分利用细粒度情感标注

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TL;DR本文探索了加入情感持有者和情感表达信息是否能够改善目标提取和分类，并在 8 个英文数据集上进行了实验证明，预测目标和情感 BIO 标签可以提高目标提取，将输入文本增加黄金表达通常可以改善有针对性的极性分类。同时，我们的结果表明，目前模型预测极性表达的性能差，从而阻碍了实践中这些信息的利用。
fine-grained sentiment analysistargeted sentiment analysistarget extractionpolarity classificationgold expressions
发现论文，激发创造
  • 基于区间提取和分类的开放式目标情感分析

    提出了一种基于跨度的提取 - 分类框架，其直接从句子中提取多个观点目标，并使用其跨度表示对相应的情感极性进行分类，该方法在三个基准数据集上的实验表明，该方法在情感分析中表现良好且优于以前的序列标注基线。

    Jun, 2019

  • 基于依存关系图解析的结构化情感分析

    本文提出了一种新的统一框架，将结构化情感分析问题作为依存关系图解析，其中节点是情感持有者、目标和表达式，弧是它们之间的关系。在四种语言的五个数据集上进行实验，结果显示这种方法比现有技术有更好的表现，并通过依存语法信息改进情感图产生了更好的结果。

    May, 2021

  • 情感目标抽取和目标情感预测的统一模型

    本研究提出了一个新颖的统一模型来解决目标基情感分析的任务，其应用了统一的标记方案，并且使用两个堆叠的循环神经网络来提高主任务的性能，并通过门机制维护观点目标内的情感一致性，在三个基准数据集上实验结果表明该框架具有优异的效果。

    Nov, 2018

  • 针对土耳其文本的目标情感分析数据集和基于 BERT 的模型

    本研究旨在利用目标情感分析从给定的文本中提取针对特定目标的情感，我们提供了适用于目标情感分析的标注土耳其数据集，并提出了基于 BERT 的模型，结果表明，与传统情感分析模型相比，所提出的模型具有更好的性能。

    May, 2022

  • 针对性情感分析学习显式与隐式结构

    本文研究了目标情感分析这一任务，提出在模型中同时引入显式结构信息和隐式的全局结构信息能够提升模型性能，并进行了大量实验来验证该方法的有效性和鲁棒性。

    Sep, 2019

  • 使用动态异构图神经网络共同建模方面与情感

    本文提出了一种新的动态异构图结构来联合建模方面提取和情感检测，实验结果表明，我们的模型优于现有最先进的模型，特别在多观点方面和无观点方面的情况下，性能显著提高。

    Apr, 2020

  • 借鉴结构范围：用混合图卷积网络提高方面级情感分析

    提出了 Scope 的概念，用于描述与特定目标相关的结构文本区域。结合组成树和依赖树的信息，提出了一个杂交图卷积网络（HGCN）来共同学习结构 Scope 并预测情感极性，证明该模型优于当前最先进的基线模型。

    Apr, 2022

  • 开放域目标情感分析的挑战

    提出了一个新的数据集和嵌套目标注释模式来扩展 open-domain 情感分析的实用性和有效性，运用预训练模型 BART 进行序列生成方法，结果表明 open-domain 目标情感分析领域有很大的改进空间，但是在使用 open-domain 数据、长文档、目标结构复杂性和领域差异上仍存在挑战。

    Apr, 2022

  • 使用 BERT 进行细粒度情感分类

    本文中，我们使用一种称为 BERT 的深度学习模型来解决细粒度情感分类任务，并证明了其在自然语言处理中的转移学习的有效性。实验结果表明，我们的模型在此任务中的表现优于其他流行模型，而不需要复杂的架构。

    Oct, 2019

  • 新闻中的情感分析

    这篇论文研究了新闻文章情感分析的不同点，并且提出了三个需要解决的子任务，同时尝试从新闻文章中分离出正负面情感并挖掘其中的实体，最终得到的实验结果表明，忽略专业领域的词汇能够在新闻观点挖掘的任务中产生更好的效果。

    Sep, 2013