aspect category detection | BriefGPT

关键词aspect category detection

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监督逐步机器学习用于方面类别检测
将深度神经网络与渐进式机器学习相结合，以解决评论句子中隐含和显式方面的检测问题，通过分析学习得到的 DNN 的潜在空间来建模实例之间的相似或相反关系，并在因子图中表示这些关系作为二元特征，最终的比较研究表明，该方法与纯 DNN 解决方案相比
PDF3 months ago
EMNLP多标签少样本方面类别检测的标签驱动去噪框架
该研究论文提出了一种新的子任务：多标签少样本的方面类别检测，使用标签驱动的去噪框架解决了当前任务中存在的噪声问题，实验结果表明该框架的性能优于目前其他先进的方法。
PDF2 years ago
ACL多标签少样本学习用于方面类别检测
该论文提出了基于原型网络的多标签少样本学习方法，引入两种有效的注意力机制并学习一个动态阈值，以实现情感分析中的方面类别检测任务，并在三个数据集上得到了显著的性能提升。
PDF3 years ago
利用图注意力网络进行句法成分感知的方面 - 类别情感分析
提出了一种基于 Sentence Constituent-Aware Network (SCAN) 的方案，采用图注意力模块和交互式损失函数，用于解决 Aspect category sentiment analysis (ACSA) 的问
PDF4 years ago
基于主题 - 注意力网络的方面类别检测
通过基于注意力机制的深度神经网络方法，对餐厅方面的用户评论进行情感分析，并尝试将评论句子归为一组预定义的方面类别。在 SemEval 研讨会发布的两个餐厅领域数据集上，我们的方法表现优于现有的方法，并可视化主题注意权重来展示模型识别与不同主
PDF6 years ago