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

本文提出了一种基于互信息最大化的简单而有效的技术，用于增强任何类型的模型进行跨领域 ABSA 和 ATE，并分析了该方法。实验结果表明，我们提出的方法在 10 个不同领域对的跨领域 ABSA 平均 Micro-F1 上超过现有技术 4.32％。此外，我们的方法可以扩展到其他序列标记任务，例如命名实体识别（NER）。

Jan, 2022

通过比较分析，本研究探讨了深度神经网络在基于方面的情感分析方面的应用，并发现 FAST LSA 在两个基准数据集（Restaurant14 和 Laptop-14）上取得了最佳结果，准确率分别为 87.6% 和 82.6%，但 LSA+DeBERTa 则报告了分别为 90.33% 和 86.21% 的准确率。

Jul, 2024

本研究提出了一种基于句法导向域自适应模型的新颖跨领域 ABSA 方法，该方法利用句法结构相似性构建伪训练实例，同时引入一种基于句法的 BERT 掩码语言模型以进一步捕获领域不变特征；最后，为了减轻跨领域 End2End ABSA 中的情感不一致问题，引入了基于跨度的联合方面和情感模块。在五个基准数据集上的实验结果表明，与现有模型相比，我们的模型在跨领域 End2End ABSA 任务的微 F1 指标方面始终表现出色。

Nov, 2022

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

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

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

我们提出了一种简单而新颖的无监督方法来从句子中提取观点词和相应的情感极性，以解决在缺乏标记数据集的低资源领域中泛化能力不足的问题。我们在四个基准数据集上进行的实验评估表明，我们的方法在提取面向方面的观点词以及分配情感极性方面具有强大的性能。另外，我们的工作还为无监督的观点词挖掘方法设立了一个基准。

Apr, 2024

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