Feb, 2023

SynGen: 一种用于生成基于方面的情感分析的句法即插即用模块

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TL;DR本文提出了 SynGen，一种插件，可以轻松应用于任何生成框架背景下，添加语法信息来指导注意力到达正确的目标单词，该模块符合维护骨干 PLMs 的结构完整性和原始语义信息与添加的语法信息解耦的两个主要原则。经验结果表明，与最先进只要求放松标签规范和更少的训练消耗的模型相比，SynGen 增强的模型实现了可比较的性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于依存句法知识增强的交互式架构，用于端到端的基于方面的情感分析

    本文提出了一种基于句法依存知识的交互式多任务学习模型，结合依存关系嵌入图卷积网络和简单有效的消息传递机制，以实现对情感分析的方面术语的提取和情感识别任务，并采用 BERT 作为附加特征提取器，实现了对现有最新技术方法更显著的效果提升。

    Apr, 2020

  • BiSyn-GAT +: 面向方面情感分析的双语法感知图注意力网络

    文章提出了一种称为 BiSyn-GAT + 的新方法，用于解决传统基于依赖树的 Aspect-Based 情感分析方法的噪声干扰问题，该方法通过完全利用句子的依存树特征，包括短语分割和层次结构，来建模情感感知单个方面的上下文和跨方面的情感关系。通过实验证明，该方法对于 Aspect-Based 情感分析的四种基准数据集均优于现有的最先进方法。

    Apr, 2022

  • 增强方面 - 句子意识：一种面向方面的情感分析的新方法

    通过增强方面 - 句子感知关注机制，提出了一个名为 A3SN 的新颖技术，通过增加注意力模块和整合特征表示，增强了 Aspect-Based Sentiment Analysis（ABSA）的效果，并在三个基准数据集上胜过了最先进的基准模型。

    May, 2024

  • 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

  • 跨领域方面情感分析的双向生成框架

    本文提出了一个统一的双向生成框架，基于生成模型，通过域自适应和数据增强来解决跨领域细粒度情感分析问题，并在四个跨领域情感分析任务上达到了最新的最佳结果。

    May, 2023

  • 基于对比学习和表达结构的生成式方面情感分析

    本文介绍一种名为 GEN-SCL-NAT 的模型，通过引入 GEN-SCL 和 GEN-NAT 两种技术来提高 ACOS 四元组抽取的准确性，实验证明该模型在 ACOS 数据集上实现了最优性能，尤其在处理隐含的观点和方面时表现得更好。

    Nov, 2022

  • 知识图谱增强网络用于多视角表征学习之基于方面的情感分析

    该研究提出了一种名为 KGAN 的知识图增强网络，旨在增强对细粒度情感分析任务的理解。该方法通过并行学习语境和句法表示来捕获情感特征，然后结合知识图和 RoBERTa 模型进一步获取方面特定的知识表示，并通过分层融合模块进行完整的特征表示。该方法在五个流行的 ABSA 数据集上进行了大量实验，并在所有数据集中实现了最先进性能的新纪录。

    Jan, 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

  • 生成范式中的跨度提取评估：关于面向方面的情感分析的思考

    在生成式语言模型和情感分析的领域中，针对现有的评估方法进行重新审视和重构，强调了针对生成式模型的复杂性，并提出了一份全面的指导方针以确保准确反映生成能力的情感分析评估。

    Apr, 2024

  • 门控图卷积网络和基于语法规则的调控改进方面情感分析

    本文提出了一种基于图的深度学习模型，该模型使用门向量从方面词的表征向量生成来定制基于图的模型的隐藏向量，并在模型中注入从依赖树中获取的每个单词的重要性得分，从而改善方面级情感分析的表征向量，实现了三个基准数据集上的最新成果。

    Oct, 2020