Mar, 2024

自洽基于推理的方面 - 情感四元预测与提取 - 分派策略

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TL;DR通过模型的自洽性推理和相应的情感四元组生成，SCRAP 显著提高了应对复杂推理任务的能力，并通过一致性投票正确预测四元组，从而在 ASQP 中获得了增强的可解释性和准确性。
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发现论文，激发创造
  • 将方面情感四元组预测转化为释义生成

    本文提出了基于语义生成以及 ASQP 任务的方案，能够通过一个句子实现四个情感因素的预测，从而揭示一个更全面的方面级别情感结构。同时该方案可以以端到端的方式从生成的角度来解决 ASQP 任务，充分利用情感元素的语义信息，取得了很好的实验效果及其在其他任务上的良好通用性。

    Oct, 2021

  • 使用伪标签评分器进行方面情感四元预测的自训练

    Aspect Sentiment Quad Prediction (ASQP) 任务是在基于方面的情感分析中预测给定评论的所有四元组（方面术语、方面类别、意见术语、情感极性）的最具代表性和具有挑战性的任务。我们提出了一个自训练框架，其中包含一个伪标签评分器，用于评估评论与其伪标签之间的匹配程度，目的是过滤掉不匹配的部分，从而增强自训练的效果。我们还探索了使用大型语言模型替代人类进行对比数据集注释的可能性，并且实验证明了其可行性。

    Jun, 2024

  • 一个统一的一步解决方案：方面情感四元预测

    本文提出了一种统一的一步解决方案 One-ASQP，用于检测方面类别并同时识别方面 - 意见 - 情感 (AOS) 三元组，旨在扩展 Aspect sentiment quad prediction (ASQP) 的能力，并公开了两个新的 ASQP 数据集，以解决现有基准和数据集规模较小的问题。

    Jun, 2023

  • 中国方面情感四元预测基准的实证研究

    通过构建两个大型的中文 aspect sentiment quad prediction（ASQP）数据集，我们评估了 GPT 系列模型在 ASQP 上的性能，并展示了潜在的问题，同时强调了需要探索额外技术以解决 ASQP 以及改善 GPT 性能的重要性。

    Nov, 2023

  • 适应性数据增强对方面情感四元预测

    该研究提出了自适应数据增强（ADA）框架来解决情感分析中的数据不平衡问题，并探索了生成框架用于提取完整的情感四元组。实验结果表明，自适应数据增强方法对于改善情感分析任务中的数据不平衡问题具有优势。

    Jan, 2024

  • 通过模板 - 顺序数据增强改进方面情感四元组预测

    本文探讨了模板顺序对方面情感四元组预测任务的影响，并提出了通过最小化熵选择模板顺序并使用多种合适的模板进行数据增强提高该任务表现的方法。在低资源情况下，该方法优于现有的最先进方法。

    Oct, 2022

  • 面向细粒度情感分析的实体 - 方面 - 观点 - 情感四元组抽取

    我们提出了一种新的任务，称为实体 - 方面 - 意见 - 情感四元抽取（EASQE），旨在将方面术语层次化地分解为实体和方面，以避免在 ABSA 任务中的信息丢失，非独占性注释和意见误解。通过实验证明，我们的触发器 - 意见框架可以生成令人满意的 EASQE 结果，并且也可以应用于其他 ABSA 任务，显著优于现有的方法。

    Nov, 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

  • 面向观点三元组提取的多任务学习框架

    提出了一种新颖的 Aspect-based Sentiment Analysis 框架，采用多任务学习和双仿射评分器，同时提取方面术语和意见术语，并解析它们之间的情感依赖关系，实验结果表明，相对于现有技术，该方法在 SemEval 基准测试中取得了显著的改进。

    Oct, 2020

  • DiaASQ：一项对话基于方面的情感四元组分析基准测试

    本文介绍了一项新任务 DiaASQ，旨在探索对话中目标 - 方面 - 意见 - 情感的细粒度情感分析，并提出了一个神经模型来进行四元组预测，以更好地跨话语提取四元组，以桥接细粒度情感分析和对话意见挖掘。

    Nov, 2022