中文说明 | English

SPT-ABSA

本仓库开源了以下论文的代码：

• 标题：An Empirical Study of Sentiment-Enhanced Pre-Training for Aspect-Based Sentiment Analysis
• 作者：Yice Zhang, Yifan Yang, Bin Liang, Shiwei Chen, Bing Qin, and Ruifeng Xu
• 会议：ACL-2023 Finding (Long)

模型权重可以在 https://huggingface.co/zhang-yice/spt-absa-bert-400k 获取。

简介

方面级情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis，ABSA）是情感分析中的一个重要问题。 其目标是从用户生成的内容中识别对特定方面的观点和情感。 许多研究工作利用预训练技术学习情感感知表示，并在多个ABSA任务上取得显著的性能提升。 我们对SPT-ABSA进行了实验性的分析，系统地探究和分析现有方法的有效性。

我们主要关注以下问题：

• (a) 不同类型的情感知识对下游的ABSA任务有何影响？
• (b) 哪种知识融合方法最有效？
• (c) 在预训练中注入非情感特定的语言知识（例如词性标记和句法关系）是否有积极影响？

基于对这些问题的探究，我们最终获得了一个强大的情感增强预训练模型。 这个强大的情感增强预训练模型有两个版本，分别是zhang-yice/spt-absa-bert-400k 和 zhang-yice/spt-absa-bert-10k，它集成了三种类型的知识：

• 方面词：掩码方面词的上下文并对其进行预测。
• 评论的评分：评分预测。
• 句法知识：
  • 词性，
  • 依存关系的方向，
  • 依存距离

实验结果

引用我们

@inproceedings{zhang-etal-2023-spt-absa,  
    title = "An Empirical Study of Sentiment-Enhanced Pre-Training for Aspect-Based Sentiment Analysis",  
    author = "Zhang, Yice  and  
      Yang, yifan  and  
      Liang, Bin  and  
      Chen, Siwei  and  
      Qin, Bing",  
      booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2023",  
      month = july,  
      year = "2023",  
      address = "Toronto, Canada",  
      publisher = "Association for Computational Linguistics",  
}