利用位置偏差进行鲁棒的方面情感分类
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
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
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
本文提出了一种基于跨度的抗偏置情感表征学习框架,通过拟对手学习消除了方面嵌入中的情感偏差,然后通过跨度依赖建模将处理出的意见候选点与方面对齐,突出可解释的意见术语,在五个基准测试中取得了最新的最先进的性能,具有无监督意见提取的能力。
Sep, 2021
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
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
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
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
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