复旦邱锡鹏Lab提出：一个统一的面向基于Aspect的所有情感分析子任务的生成式方法...

2024-05-30 12:15:45

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论文：A Uniﬁed Generative Framework for Aspect-Based Sentiment Analysis

单位：复旦大学、琶洲实验室、纽约大学

链接：https://aclanthology.org/2021.acl-long.188.pdf

提取摘要

Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) 基于Aspect的情感分析任务是为了定义aspect、它的情感极性(sentiment polarities)以及它所对应的意见表达(opinion terms)。该任务有7种子任务，很多研究都是在其中的某个或者某些子任务进行的，传统的方式导致了该任务很难形成一种统一的框架。

七个任务介绍

在本文中，我们将每个子任务目标重新定义为由指针索引和情感类索引混合的序列，这将所有 ABSA 子任务转换为统一的生成公式。基于统一公式，我们利用预训练序列到序列模型 BART 来解决端到端框架中的所有 ABSA 子任务。对七个子任务的四个 ABSA 数据集进行的大量实验表明，我们的框架实现了显着的性能提升，并为整个 ABSA 子任务提供了真正统一的端到端解决方案，这可以使多个任务受益。

具体介绍

任务定义

将分类任务轻松转为序列生成任务。其中，a->aspect, s->sentiment, o->opinion, s->start, e->end。

模型

这是一个三元组(aspect, opinion, sentiment) 抽取的模型示例。

其中输入文本为

<s>the battery life is good </s>

金标为

2 3 5 5 8 6 # 这些为位置序号

针对于不同的子任务，它的不同生成方式：

实验

在不同任务和数据集上的性能对比，可以看出，本文提出的生成方法性能好很多，达到了SOTA，有些甚至高出好几个点。

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方向有很多：机器学习、深度学习，python，情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。

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