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搜索结果 - 4
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 +
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a month ago
使用图注意力网络的方面和意见词提取
本研究探讨了图注意力网络在提取方面和意见术语方面的能力。我们将方面和意见术语提取看作是一种类似于命名实体识别的标记级分类任务，并使用输入查询的依赖树作为图注意力网络中的附加特征，结合了标记和词性特征。实验证明依赖结构是一个强大的特征，在 C
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2 months ago
COLING
构造偏置的方面情感三元组抽取
本研究通过使用适配器将结构偏差集成到预训练语言模型中，用廉价计算的相对位置结构代替句法依赖关系来解决效率问题，并在 SemEval 数据集上进行基准评估，在轻量级参数需求和低延迟的同时获得了先进的性能，得出结构偏差即使在 PLMs 中仍然是
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2 years ago
EMNLP
一个新颖的基于方面的情感分析深度转换模型
本文提出了一种新颖的 Aspect-Guided Deep Transition 模型（AGDT），该模型通过专门设计的深层转换结构从头开始利用所给定的方面来指导句子编码，以重构给定的方面与生成的句子表示相结合的面向方面的目标，从而能够准确
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5 years ago
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