aspect sentiment classification | BriefGPT

关键词aspect sentiment classification

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适应 BERT 进行连续学习的观点情感分类任务序列
本研究提出一种基于胶囊网络的 B-CL 模型，通过前向和后向知识转移解决连续学习情感分类任务中的迁移学习和维持旧任务表现的问题，经过广泛的实验证明，该模型能够显著提高情感分类任务的性能。
PDF3 years ago
CLASSIC: 方面情感分类任务的持续性和对比性学习
本文研究了一种称为领域增量学习（DIL）的特定连续学习（CL）环境下，一系列方面情感分类（ASC）任务的 CL。该论文提出了一种名为 CLASSIC 的新模型，具有对比连续学习方法，使得在测试中不需要任务 ID，能够实现跨任务的知识转移和
PDF3 years ago
ACL利用位置偏差进行鲁棒的方面情感分类
本文针对当前情感分类模型面对领域迁移和对抗样本时的鲁棒性问题，提出了两种通过引入位置偏置来降低模型误判概率以提升分类效果的机制：加权偏置和丢弃偏置，在跨领域和对抗数据集上的实验证明，这种机制明显地提高了模型的鲁棒性和效果。
PDF3 years ago
EMNLPGRACE：面向方面情感分析的梯度协调和级联标注
本文提出了 GRACE 模型，通过引入层级标签和动态调节标签权重机制，解决了既往研究所忽视的方面术语交互和情感分类不平衡问题。实验结果表明，该模型在多个基准数据集上都取得了最新的、一致的最佳结果。
PDF4 years ago
使用 BERT 进行基于方面的情感分析的对抗式训练
应用对抗性培训来提高 BERT 在情感分析的方面提取和观点分类任务中的性能。
PDF4 years ago
ACLDOER：双重交叉共享循环神经网络用于方面术语极性联合提取
该研究主要研究基于方面的情感分析的两个相关子任务，即方面词提取和方面情感分类，该研究提出了一个名为 DOER 的新型双重递归神经网络框架，用于同时生成输入句子的所有方面词 - 极性对。
PDF5 years ago