aspect-based sentiment analysis | BriefGPT

关键词aspect-based sentiment analysis

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基于大型语言模型的方面情感分析的迭代数据增强
提出了一个名为 IterD 的系统化迭代数据增强框架来提高 ABSA（Aspect-based Sentiment Analysis）的性能，通过利用大型语言模型迭代地产生更加流畅和多样的合成标签数据，从而在 4 个广泛使用的 ABSA 基
PDF5 days ago
ICML韩国基于隐式特征对齐和语料过滤的面向方面情感分析
提出了一种在韩国等低资源语言中进行面向方面的情感分析（ABSA）的直观且有效的框架，通过集成翻译基准和未标记的韩语数据来优化预测标签，并使用在翻译数据上微调的模型对实际韩语自然语言推理集进行伪标记。通过 LaBSE 和基于 MSP 的过滤器
PDF5 days ago
ACL使用伪标签评分器进行方面情感四元预测的自训练
Aspect Sentiment Quad Prediction (ASQP) 任务是在基于方面的情感分析中预测给定评论的所有四元组（方面术语、方面类别、意见术语、情感极性）的最具代表性和具有挑战性的任务。我们提出了一个自训练框架，其中包含
PDF8 days ago
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。
PDF17 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
基于深度卷积神经网络的哈萨语影评方面与极性分类模型
这篇论文介绍了一个针对豪萨语电影评论的方面和极性分类的基于深度卷积神经网络（CNN）的模型，该模型是针对理解文本中的情感细微差别而进行的，特别是针对不同语言和文化。作者创建了一个包含人工注释的综合豪萨语 ABSA 数据集，填补了资源可用性方
PDFa month ago
ACL基于检索式示例排序的方面化情感分析中的指令调整
通过基于检索的示例排序的指导学习方法，提出了一种用于细粒度情感分析任务的语言模型，该模型在生成效率和推理性能方面具有优势，并在三个细粒度情感分析子任务中验证了其有效性。
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
基于纯文本的基于方面的象棋着法情感评价（ASSESS）：一种评估象棋战略的自然语言处理方法
本研究探索了在国际象棋教材中多个参考棋步之间复杂关系，并提出了一个新颖的方法来提取基于文本的国际象棋知识。通过使用调整后的情感分析方法作为评估国际象棋走步的手段，我们的方法在国际象棋领域的情感分类方面取得了进展。通过实证实验证明了我们的方法
PDF2 months ago
E2TP: 元素到元组提示改善方面情感元组预测
本研究介绍了一种基于生成式方法的面向方面的情感分析（ABSA）的新方法，采用了两步架构的元素到元组提示（E2TP）。通过将任务拆分为可管理的部分，并使用第一步的输出作为第二步的指导，E2TP 设计了三种类型的范例，即 E2TP（饮食）、E2
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
增强面向方面的情感分析系统性能
该研究引入了一种名为 SentiSys 的创新增强型边缘图卷积网络，用于在保留完整特征信息的同时导航句法图，从而提高情感分析性能。评估实验和消融研究表明，SentiSys 在方面级情感分析中取得了改进的性能，成功解决了句法特征提取的挑战，展
PDF3 months ago
COLING通过信息瓶颈学习内在维度以实现可解释的基于方面的情感分析
基于梯度的解释方法在自然语言处理中被越来越多地用于解释神经模型，该论文提出了一种基于信息瓶颈的梯度解释框架用于方面感情分析，通过识别与情感相关的特征，显著提高了模型的性能和可解释性。
PDF4 months ago
COLING逐步矫正：使用扩散模型改进基于方面的情感分析
DiffusionABSA 是专门为 Aspect-Based Sentiment Analysis（ABSA）而设计的一种新型扩散模型，通过逐步提取方面术语，并采用一种逆向的去噪过程来精确确定边界，其中使用了语法感知的时间注意机制，实验证
PDF4 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
可扩展的多粒度融合网络用于基于方面的情感分析
该研究介绍了一种名为 “Extensible Multi-Granularity Fusion（EMGF）网络” 的方法，通过整合依赖句法、常量句法、注意力语义和外部知识图等信息，有效地利用每个粒度特征和它们之间的协同作用，实现了累积效应，
PDF5 months ago
ACL面向开放式人力资源调查响应的方面情感分析
本文提出了一种针对荷兰员工满意度调查中开放式回答的基于方面的情感分析（ABSA）的机器学习方法，通过回应聚类识别了六个关键方面，并使用荷兰预训练语言模型与基准模型进行对比，成功应用于人力资源（HR）领域，对 ABSA 领域有重要贡献。
PDF5 months ago