targeted sentiment analysis | BriefGPT

关键词targeted sentiment analysis

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新闻标题的定向情绪研究：探索不同层次的提示式规范化
利用各种提示设计，在新闻标题的有针对性情感分析中，调节 LLM 模型的性能。
PDF4 months ago
RuSentNE-2023: 评估针对俄语新闻文本的面向实体情感分析
该论文描述了 RuSentNE-2023 评估，该评估致力于对俄罗斯新闻文本中的目标情感进行分析。使用丰富的情感相关注释的俄语新闻语料库 RuSentNE 作为数据集。使用 CodaLab 竞赛框架组织了评估。ChatGPT 在测试集上进行
PDFa year ago
一份用于政治标题目标情感分析的西班牙数据集
本文通过针对 2019 年阿根廷总统大选主要媒体发布的 1,976 个题名候选人的情感数据集，利用预训练的语言模型和最先进的分类算法，解决了特定领域新闻标题情感分析的问题，并公开了数据和模型。
PDF2 years ago
针对土耳其文本的目标情感分析数据集和基于 BERT 的模型
本研究旨在利用目标情感分析从给定的文本中提取针对特定目标的情感，我们提供了适用于目标情感分析的标注土耳其数据集，并提出了基于 BERT 的模型，结果表明，与传统情感分析模型相比，所提出的模型具有更好的性能。
PDF2 years ago
ACL多域目标情感分析
本文提出了基于增广数据集的自训练方法来实现跨领域情感分析，对不同领域进行了 extensive 实验证明了该方法的有效性，并与手动收集数据相比较表明其实用性。
PDF2 years ago
ACL有则显之：充分利用细粒度情感标注
本文探索了加入情感持有者和情感表达信息是否能够改善目标提取和分类，并在 8 个英文数据集上进行了实验证明，预测目标和情感 BIO 标签可以提高目标提取，将输入文本增加黄金表达通常可以改善有针对性的极性分类。同时，我们的结果表明，目前模型预测
PDF3 years ago
ACL针对性情感分类的否定与推测的多任务学习
本文中，我们提出了一种多任务学习方法，将来自句法和语义辅助任务的信息（包括否定和推测范围检测）结合起来，创建了更具鲁棒性的英语语言模型，以处理定向情感分析中的语言现象，经实验证明，基于多任务和通过语言建模的迁移学习都能提高模型性能，但总体表
PDF4 years ago
针对性情感分析学习显式与隐式结构
本文研究了目标情感分析这一任务，提出在模型中同时引入显式结构信息和隐式的全局结构信息能够提升模型性能，并进行了大量实验来验证该方法的有效性和鲁棒性。
PDF5 years ago
COLINGSentiHood：面向城市社区的有目标方面情感分析数据集
本文提出了有针对性的方面情感分析任务，针对用户评论中提到的实体提取细粒度信息，通过对一个或多个实体的每个方面的情感进行识别来扩展基于方面的情感分析和有针对性的情感分析。在此任务的基础上，我们引入了 SentiHood 数据集，并开发了几种基
PDF8 years ago