absa | BriefGPT - AI 论文速递

关键词absa

搜索结果 - 25

生成式方面情感分析的动态订单模板预测
本文提出了一种基于动态顺序模板（DOT）的 ABSA 方法，通过基于实例级熵动态生成每个实例所需的视图，确保多样化和相关的视图生成，提高 ASQP 和 ACOS 数据集上的 F1 分数，同时显著减少推理时间。
PDF18 days ago
ACL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 +
PDFa month ago
ROAST：评论级别观点方面情感目标联合检测
该研究通过引入 ROAST 任务，致力于解决 ABSA 技术在完整评论文本中的评估问题，包括低资源语言的评估、句子级和文本级 ABSA 之间的差距，并通过扩展可用数据集以处理低资源语言、多种语言和各种主题，从而对 ABSA 技术进行全面评估
PDFa month ago
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
PDF2 months ago
基于持续学习的大规模语言模型的提升在于基于方面的情感分析
提出了一种基于大型语言模型的连续学习（LLM-CL）模型，用于情感分析的方面判断（ABSA），通过设计领域知识解耦模块和领域知识热身策略，实现了目标域和历史领域的能力的同时学习，对 19 个数据集进行的大量实验证明，我们的 LLM-CL 模
PDF2 months ago
生成范式中的跨度提取评估：关于面向方面的情感分析的思考
在生成式语言模型和情感分析的领域中，针对现有的评估方法进行重新审视和重构，强调了针对生成式模型的复杂性，并提出了一份全面的指导方针以确保准确反映生成能力的情感分析评估。
PDF3 months ago
多功能实证研究：GPT 在少样本的基于方面的情感分析中的应用
使用生成预训练变换器（GPTs）的全方位评论情感分析模型（AiO）在少样本数据的情况下能够有效处理所有 ABSA 子任务。
PDF3 months ago
KDD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。
PDF4 months ago
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-E
PDF7 months ago
基于句法信息的综合方面情感分析的交互模型
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
PDF7 months ago
基于方面的情感分析（ABSA）的系统综述：领域、方法与趋势
该论文通过系统文献综述方法对 Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) 研究进行了研究领域、数据集领域和研究方法的分析，揭示了 ABSA 研究文献中存在的一些系统性问题，并提出了一些建议。
PDF8 months ago
深度学习巴西参加 ABSAPT 2022：葡萄牙变形器集合方法
本文介绍我们在 IberLEF 2022 的 Portuguese Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSAPT) 2022 中参与并提交表现最佳的系统，取得了两个子任务的最新最佳结果。
PDF8 months ago
大型语言模型用于方面级情感分析
使用零痕迹、少痕迹和微调模型在纵向情感分析任务上评估了 GPT-4 和 GPT-3.5 的性能，结果显示微调的 GPT-3.5 在 SemEval-2014 任务 4 的联合方面术语提取和极性分类任务上获得了 83.8 的最优 F1 分数，
PDF8 months ago
SynGen: 一种用于生成基于方面的情感分析的句法即插即用模块
本文提出了 SynGen，一种插件，可以轻松应用于任何生成框架背景下，添加语法信息来指导注意力到达正确的目标单词，该模块符合维护骨干 PLMs 的结构完整性和原始语义信息与添加的语法信息解耦的两个主要原则。经验结果表明，与最先进只要求放松标
PDFa year ago
UnifiedABSA：一种基于多任务指令调整的统一 ABSA 框架
UnifiedABSA 是一个基于多任务学习的通用 ABSA 框架，它可以统一建模各种任务并利用多任务学习捕捉任务间的依赖关系，实现数据高效性和优于专用模型的性能。
PDF2 years ago
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
PDF2 years ago
ACL学习跨度级别的交互以进行方面情感三元组提取
本研究提出了一种基于句子结构的方法，对 ABSA 中的 Aspect Sentiment Triplet Extraction（ASTE）实现了更好的情感一致性，同时为 Aspect Term Extraction（ATE）和 Opinio
PDF3 years ago
ACL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
PDF3 years ago
ACL基于深度上下文和关系感知的方面情感分析学习
本文提出了一种深度上下文感知关系网络（DCRAN）方法，基于两个模块（即方面和观点传播、显式自监督策略），允许任务之间的交互关系和深度上下文信息，并设计了一些新的对于 ABSA 有很好应用的自监督策略，实验表明，在三种广泛使用的基准测试中，
PDF3 years ago
AAAI面向方面的情感分析的联合训练双 MRC 框架
本文提出了一种基于 BERT-MRC 模型的联合训练框架，通过解决 aspect term extraction、opinion term extraction 和 aspect-level sentiment classification
PDF4 years ago