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[paper-3] IMPROVING BERT PERFORMANCE FOR ASPECT-BASED SENTIMENT ANALYSIS改进基于方面的情感分析的BERT性能摘要基于方面的情绪分析（ABSA）研究消费者对市场产品的意见。它包括检查产品评论中表达的情绪类型和情绪目标。分析评论中使用的语言是一项困难的任务，需要对语言有深刻的理解。近年来，诸如BERT等深层语言模型在这方面取得了很大进展。在这项工作中，我们提出了两个简单的模块，称为并行聚合和分层聚合，以用于两个主要的ABSA任务，即方

2021-09-15 10:13:24 327

原创 2021-09-13

【paper——2】Fuzzy-Rough Nearest Neighbour Approaches for Emotion Detection in Tweets?摘要社交媒体是有意义数据的重要来源，可用于情绪分析和情绪识别等不同任务。大多数情况下，这些任务是通过深度学习方法解决的。由于文本数据的模糊性，我们考虑使用基于模糊粗糙集的分类方法。具体而言，我们开发了一种基于有序加权平均（OWA）算子增强的模糊粗糙近邻（FRNN）分类器的SemEval-2018情感检测任务方法。我们使用基于不同文本嵌入方法

2021-09-13 14:47:10 530

原创 2021-09-13

论文1【paper——1】Exploiting BERT For Multimodal Target Sentiment Classification Through Input Space Translation摘要：多模态目标/方面情感分类结合了多模态情感分析和方面/目标情感分类。任务的目标是结合视觉和语言来理解句子中对目标实体的情感。推特是这项任务的理想环境，因为它天生多模态，高度情绪化，并影响现实世界的事件。然而，多模态推文很短，并伴随着复杂的，可能不相关的图像。我们引入了一个双流模型，该模型

2021-09-13 09:14:00 1061

菜鸟博客

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原创 2021-09-14

原创 2021-09-13

原创 2021-09-13

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