【模型复现】文本匹配、文本分类模型ABSA快速复现

本文介绍了如何复现基于Attention-based LSTM的ABSA模型,该模型在EMNLP 2016上发表,用于细粒度的情感分析任务。在极链AI云平台上,提供了详细的环境配置和模型使用步骤,包括模型训练和交叉验证。尽管非BERT模型训练可能不稳定,但BERT模型在特定任务微调后能展现出优秀性能。

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ABSA 模型

快速复现教程

01

模型详情

 

模型简介

这篇文章是Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification,并且发表在EMNLP 2016 上, 作者为Yequan Wang。 基于属性的情感分析(Aspect Based Sentiment Analysis)是一种在给定的语料库中同时提取(co-extracting )表达意见和(事物)属性/方面术语(意见目标)以及它们之间的关系的任务。 方面级情感分类是情感分析中的一项细粒度任务。在本文中,我们揭示句子的情感极性不仅由内容决定,而且是与相关方面高度相关。当以不同方面作为输入时。SemEval 2014数

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