方面级情感分析论文阅读笔记:A Joint Training Dual-MRC Framework for Aspect Based Sentiment Analysis
作者:互联网
A Joint Training Dual-MRC Framework for Aspect Based Sentiment Analysis
前言
[论文](https://arxiv.org/pdf/2101.00816.pdf)一、摘要及引言
1.1 摘要
- 解决什么问题?
解决了基于方面情感分析中的aspect term extraction、opinion term
extraction、aspect-level sentiment classification联合训练的问题。 - 用了什么方法?
构建了两个机器阅读理解(MRC)问题,并通过参数共享的BERT-MRC模型联合训练来解决所有子任务。 - 达到了什么效果?
在这些子任务上进行了实验,在几个基准数据集上的结果证明了我们提出的框架的有效性,显著优于现有的先进方法。
1.2 本文贡献
- 证明了三重提取任务可以用三个目标联合训练
- 提出了一个双mrc框架,可以处理ABSA中的所有子任务
- 实验结果表明,该方法的性能优于现有方法
二、模型搭建
1. 模型示意图
左边部分的目标是从给定文本中提取所有的AT,即taskAE;右边部分的目标是提取所有OTs,并找到与给定的特定AT相关的情感极性。
2.MRC Dataset Conversion
如图3所示,在将原始三重注释输入联合训练双mrc模型之前,必须对其进行转换。表一是处理过程。
实验
详情见论文。总结
文中表述可能会有不准确的地方,请多多指教。
标签:Training,Based,训练,模型,摘要,Conversion,实验,Dual,MRC 来源: https://blog.csdn.net/weixin_44186785/article/details/117597888