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

本文提出了一种简单而有效的方法来完善现有的 ABSA 测试集，生成了一个名为 ARTS 的测试集，以全面探究 ABSA 模型的鲁棒性。研究发现，9 种 ABSA 模型的准确率最多下降了 69.73%，然而，采用对抗训练可以使模型在 ARTS 上的表现提高达 32.85%。

Sep, 2020

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

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

本文提出了一种使用嘈杂但代价效益高的数据增强模型来提高 NLP 模型在情感分析任务中的鲁棒性的方法，并通过实验证明这种方法对标准和鲁棒性特定的数据集都有显著的改进，同时在 ABSA 鲁棒性基准测试中创造了新的 state-of-the-art，并在不同领域中具有很好的迁移能力。

Jun, 2023

本研究提出了一种基于传输学习的混合方法，通过利用大型语言模型和传统句法依存关系生成弱监督注释，以解决当前最先进的 ABSA 研究中的显著挑战。在多个数据集上进行了大量实验，证明了该混合方法在方面词提取和方面情感分类任务中的有效性。

Mar, 2024

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

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

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

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