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

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

基于 VAE 的主题建模方法，利用文档级别的监督，在不需要精细标注方面或情感方面的标签的情况下完成 ABSA，能够检测文档中的多个方面，从而合理推测多个方面的情感是如何融合形成可观察的整体文档级情感的。通过对两个不同领域的基准数据集的实验结果证明，该方法显著优于最先进的基准模型。

Oct, 2023

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

本文提出将基于方面的情感分析任务转变为使用目标、方面和极性生成辅助语句的抽象摘要式生成任务，在餐厅领域和城市社区领域基准数据集上 fine-tune 了一个预训练模型，获得了最新的最优结果。

Oct, 2021

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

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

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