COLINGFeb, 2024

逐步矫正：使用扩散模型改进基于方面的情感分析

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TL;DRDiffusionABSA 是专门为 Aspect-Based Sentiment Analysis（ABSA）而设计的一种新型扩散模型，通过逐步提取方面术语，并采用一种逆向的去噪过程来精确确定边界，其中使用了语法感知的时间注意机制，实验证明 DiffusionABSA 在八个基准数据集上相对于其他基准模型具有明显的优势。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 提高 BERT 对于基于方面的情绪分析的表现

    本文介绍了基于深度学习模型 BERT 的两个模块 Parallel Aggregation 和 Hierarchical Aggregation， 用于 Aspect-Based Sentiment Analysis 中的 Aspect Extraction 和 Aspect Sentiment Classification， 改善了模型的性能。

    Oct, 2020

  • 寻求共性但又有区别的差异：联合基于方面的情感分析模型

    本研究在进行方面基情感分析 (ABSA) 任务时，提出了一种双编码器的设计方法，既保留了编码器共享的优点，又针对不同的任务进行了差异化改进，经实验证明，该模型在四个基准数据集上表现显著优于之前最先进的模型。

    Nov, 2021

  • 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

  • 基于门卷积神经网络的方面情感分析

    本文研究了利用卷积神经网络和门机制的模型，提高方面基情感分析的准确性和效率。该模型的提出主要在于采用了 Gated Tanh-ReLU Units 来根据给定的方面或实体选择性地输出情感特征。实验结果显示其在 SemEval 数据集上的性能优越。

    May, 2018

  • 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