ACLMay, 2024

有时候简单就好：提升基于方面的情感分析性能的研究

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 针对少样本方面情感分析的指令调整

    本文提出了一个统一的框架来解决基于方面的情感分析（ABSA）及其相关子任务，通过在多任务学习模式下使用 T5 模型，通过教学提示进行 fine-tuning，并在多个基准数据集上实现了表现提升（F1 绝对值增加了 6.75），特别是在少样本情况下。

    Oct, 2022

  • 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

  • InstructABSA: 基于指导学习的基于方面的情感分析

    我们提出了 InstructABSA，使用指令学习范式进行基于方面的情感分析，并在 Aspect Term Extraction，Aspect Term Sentiment Classification 和 Joint Task 构建的所有 ABSA 子任务上进行了表现显着的性能改进。

    Feb, 2023

  • 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

  • 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

  • 探索基于条件文本生成技术的方面情感分析

    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

  • 一种简单的基于信息的无监督领域自适应方面情感分析方法

    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

  • 基于方面的情感分析数据集综述

    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

  • 利用自适应上下文遮蔽进行基于方面的情感分析

    通过使用自适应掩码方法，本论文提出了一种用于细粒度语言学问题的方面级情感分析（ABSA）方法，其可以从给定文本中提取多方面的观点和情感，以提高 ABSA 的准确性和 F1 得分。

    Feb, 2024