Nov, 2023

基于句法信息的综合方面情感分析的交互模型

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TL;DR我们引入了一种创新模型：句法依赖增强的多任务交互架构 (SDEMTIA)，用于全面的基于方面的情感分析 (ABSA)。我们的方法创新地利用了句法知识 (依赖关系和类型)，并使用专门的句法依赖嵌入交互网络 (SDEIN)。我们还在多任务学习框架内结合了一种新颖高效的信息传递机制，以增强学习效果。我们在基准数据集上的广泛实验证明了我们模型的优越性，明显超越了现有方法。此外，引入 BERT 作为辅助特征提取器进一步提高了我们模型的性能。
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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

  • 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

  • 使用迁移学习的混合方法进行基于方面的情感分析

    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

  • 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

  • 一个新颖的基于方面的情感分析深度转换模型

    本文提出了一种新颖的 Aspect-Guided Deep Transition 模型（AGDT），该模型通过专门设计的深层转换结构从头开始利用所给定的方面来指导句子编码，以重构给定的方面与生成的句子表示相结合的面向方面的目标，从而能够准确生成面向方面的句子表示形式，进而进行更准确的情感预测，并通过多个 SemEval 数据集的实验结果表明，我们提出的方法明显优于最佳报道结果。

    Sep, 2019

  • 使用带有 Local Context 焦点机制的 DeBERTa 进行基于方面的情感分析

    本文通过整合 DeBERTa 模型和 Local Context Focus 机制提出了一个多任务学习模型，来解决基于方面的情感分析问题，在 SemEval-2014 以及 ACL Twitter 数据集上取得了显著的进步。

    Jul, 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

  • 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

  • 基于情感知识增强的 Prompt-Tuning 模型在方面级情感分析中的应用

    本文提出了 SentiPrompt 框架，通过在联合框架中注入情感知识并构建一致性和极性判断模板，明确建模方面和观点术语之间的关系，使其优于三元组提取，一对提取和情感分类方面的强基线。

    Sep, 2021