ACLOct, 2021

探索基于条件文本生成技术的方面情感分析

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TL;DR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。
aspect-based sentiment analysisnlptext generationpre-trained modelrestaurant domains
发现论文，激发创造
  • 针对少样本方面情感分析的指令调整

    本文提出了一个统一的框架来解决基于方面的情感分析（ABSA）及其相关子任务，通过在多任务学习模式下使用 T5 模型，通过教学提示进行 fine-tuning，并在多个基准数据集上实现了表现提升（F1 绝对值增加了 6.75），特别是在少样本情况下。

    Oct, 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

  • 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

  • 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

  • 基于方面的情感分析研究综述：任务、方法和挑战

    该文系统地综述了目前各种基于方面的情感分析（ABSA）任务及其解决方案，包括情感元素、预训练语言模型等。该文提出了一个新的 ABSA 分类表，并强调了近年来对多元素 ABSA 任务研究的重要性。同时，该文总结了预训练语言模型在 ABSA 中的应用，介绍了跨领域 / 跨语言情况下构建更实用的 ABSA 系统的技术，并讨论了 ABSA 未来发展的方向与挑战。

    Mar, 2022

  • 有时候简单就好：提升基于方面的情感分析性能的研究

    本文介绍了一种可扩展到任何 ABSA 子任务的生成框架 PFInstruct，通过在任务描述中添加 NLP 相关任务前缀，相较于基准模型，在所测试的所有 SemEval 子任务中取得了更好的性能，并在 Rest14（ATE 子任务）上以 + 3.28 的 F1 分数和在 AOOE 子任务上平均 + 5.43 的 F1 分数超越了之前的最新结果，并且我们发现，即使存在噪声，前缀增强的提示质量也可以提高模型性能。同时，我们的方法在生物医学领域数据集（ERSA）上也取得了有竞争力的结果。

    May, 2024

  • 自动检测方面的方面情感分析（Auto-ABSA）

    本文提出了一种利用句子中有关方面的辅助句子来帮助情感预测的方法，该方法包括使用多方面检测模型进行方面检测，并将预测出的方面与原始句子组合作为情感分析模型的输入，并通过训练情感分类模型进行领域外的基于方面的情感分析。最终，我们对两个基准模型和我们的方法进行对比，发现我们的方法确实有意义。

    Jan, 2022

  • 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

  • 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