Aspect-level sentiment analysis : aspect extraction模型总结

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【论文笔记】Aspect-level Sentiment Analysis using AS-Capsules
杂文集
05-24 1487
本文在RNN-Capsule的基础上设计了AS-Capsules模型，用于Aspect-level情感分类。RNN-Capsule的每个胶囊对应不同sentiment category，AS-Capsule的每个胶囊对应不同aspect category。 Aspect-level情感分类一般分为两个步骤，首先确定一段文本里有几个aspect，然后再判断每个aspect的情感极性，这样会不可避免地造成错误的叠加。事实上，情感分类和aspect分类是紧密联系的。本文的模型充分考虑到了这一点，通过共享多个模块使
[源码分析]短评语料Attention-based Aspect Extraction(ABAE)算法
一棵孤独的树
05-23 6894
算法介绍 在情感分析中，aspect extraction（方面提取）是最关键的任务之一，目的是提取出opinions（意见）针对的对象，例如“The beef was tender and melted in my mouth”中，aspect term（方面关键词）就是beef（细粒度）。ABAE是一种aspect extraction算法。 aspect是opinion mining中意...
Aspect-level Sentiment Classification using attention mechanism
guoyuhaoaaa的博客
02-12 3392
这篇论文其实是无意间发现的，其中运用到了attention的思想。其实当我发现机器翻译里可以引入attention机制后，我就一直在琢磨，文本的情感分类是不是也可以引入这种思想，但是不知道该如何用，该在什么领域用，终于《Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification》EMNLP 这篇论文给了我一定的启示，发现竟然还有这种方
【综述】方面级情感分析 Aspect-level Sentiment Classification
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时光、疏离了记忆づ童话的博客
12-22 1万+
  随着信息技术快速发展，在互联网上发表评论已成为人们表达观点传递经验的重要途径。与此同时，互联网评论文本也成为人们寻找决策参考信息的重要来源。然而，信息爆炸式增长使得从中获取有用信息的难度加大。对评论文本所表达的观点进行自动获取的情感分析技术，通过对文本中的观点、情感、评价和态度进行计算，实现自动化情感识别，为用户获取观点信息带来便利。   文本情感分析，也称为观点挖掘（Opinion Mining），是针对人们对实体（包括产品、服务、组织、个人、议题、事件、话题及他们的属性等）表达的观点、评价、态度和情
情感分析论文阅读之《Aspect Level Sentiment Classification with Deep Memory Network》
lby503274708的博客
05-05 2545
https://blog.youkuaiyun.com/a101330107/article/details/80261254
读论文——EMNLP2021 Aspect-based sentiment analysis 精读第一篇
y1040468929的博客
12-07 1352
EMNLP2021情感分析论文精读第一篇
Deep Context- and Relation-Aware Learning for Aspect-based Sentiment Analysis论文阅读 ACL2021
qq_36234441的博客
08-18 1306
摘要 基于方面的情感分析（ABSA）的现有工作采用了统一的方法，允许子任务之间的交互关系。然而，我们观察到这些方法倾向于根据方面和意见术语的字面意思来预测极性，并且主要考虑单词级别的子任务之间的隐含关系。此外，识别具有极性的多个方面-意见对更具挑战性。因此，全面了解上下文信息关于ABSA 进一步要求方面和意见。在本文中，我们提出了深度上下文关系感知网络（DCRAN），它允许基于两个模块（即方面和意见传播以及显式自我监督策略）具有深层上下文信息的子任务之间的交互关系。特别是，我们为 ABSA 设计了新颖的自.
Learning Span-Level Interactions for Aspect Sentiment Triplet Extraction 论文阅读 ACL2021
qq_36234441的博客
08-18 3308
目录摘要针对问题：解决方法：2 Span-based ASTE2.1 Task Formulation2.2 Model Architecture2.2.1 Sentence EncodingSpan Representation2.2.2 Mention ModulePruned Target and Opinion2.2.3 Triplet ModuleTarget Opinion Pair RepresentationSentiment Relation Classifier2.3 Training.
【论文阅读】An Interactive Multi-Task Learning Network for End-to-End Aspect-Based Sentiment Analysis
BeforeEasy的博客
02-08 1750
An Interactive Multi-Task Learning Network for End-to-End Aspect-Based Sentiment Analysis 简单来说 本文是将aspect extraction和aspect senmetiment classification整合成一个任务，然后同时用document语料进行多任务训练一部分共享参数，解决as问题数据集小的问...
Attention-based Extraction of Structured Information from Street View Imagery：基于注意力的街景图像提取结构化信息
TensorFlowNews
08-16 2280
基于注意力的街景图像提取结构化信息一种用于真实图像文本提取问题的TensorFlow模型。该文件夹包含在FSNS数据集数据集上训练新的注意OCR模型所需的代码，以在法国转录街道名称。 您还可以使用它来根据自己的数据进行培训。更多细节可以在我们的论文中找到：“从街景图像注意为基础提取结构化信息”项目地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/
[文献笔记]An Unsupervised Neural Attention Model for Aspect Extraction -- Ruidan He et al.
一棵孤独的树
05-21 5514
本文主要目的是梳理文章的思路，实际上文章中有些地方写得并不是很清晰，可能需要配合作者的开源实现进一步理解。文章末尾附录了原文链接，源码，以及其它相关资源。在今后的文章中，会对本文的内容进行复现。 Abstract 目前的工作都是把topic model（主题模型）的不同变体应用到aspect extraction（方面提取）中，它们通常难以产生高度一致的aspect。本文的工作就是，利...
Topic Model
a little progress every day
03-24 691
原文地址：Model">Topic Model作者：韦阳Generative algorithms 传统方法聚焦在数据当前状态的分析，而生成模型试图找到数据编程当前状态的原因。生成模型假设文本可由基于词汇表的不同概率分布的混合产生（Generative algorithms assume documents can be represented as a mixture of probabili
An unsupervised neural attention model for aspect extraction 读论文笔记
tiny_diudiu的博客
03-27 959
论文来源 http://www.comp.nus.edu.sg/~leews/publications/acl17.pdf 参考阅读笔记 https://www.jianshu.com/p/241cb238e21f 公式没有打，参考序号 Abstract aspect extraction —> one of aspect-based sentiment analysis ...
Catena-x标准解读：X-0003 SAMM Aspect Meta Model v1.1.0 语义方面元模型
软件工程小施同学 的专栏
07-16 1467
语义方面元模型(SAMM) 是一种开放标准，用于定义通过数字孪生表示的资产的不同方面的语义。方面模型是机器可读的，可以从中派生出其他工件。方面模型是通过资产管理外壳的标准化数字孪生 API 访问数据的 http/REST API 的通用基础。在 Catena-X 和 GAIA-X 中，数字孪生将被视为在数据空间中交换数据的核心概念。数字孪生架构模式专注于通过联合系统中的数字孪生和语义模型确保（语义）互操作性。
Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction 复现
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论文地址(AAAI 2021):https://arxiv.org/pdf/2103.07665.pdf 论文代码:https://github.com/NKU-IIPLab/BMRC 论文讲解:https://blog.youkuaiyun.com/jst100/article/details/124293263根据readme.md文件创建环境: 进入到环境中: 2.下载pytoch(1.10.1)的gpu版本 和readme.md文件1.2.0不同的是我这里是安装的是1.10.1的pytorch版本 安装pyto
[论文阅读]Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction
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方面情感三元提取（ASTE）旨在识别评论句子中的方面及其相应的意见表达和情绪，是细粒度意见挖掘中的一项新兴任务。由于 ASTE 由多个子任务组成，包括意见实体提取、关系检测和情感分类，因此适当地捕获和利用它们之间的关联至关重要且具有挑战性。在本文中，我们将ASTE任务转换为多圈机器阅读理解（MTMRC）任务，并提出了一个双向MRC（BMRC）框架来应对这一挑战。具体来说，我们设计了三种类型的查询，包括非限制性提取查询、限制性提取查询和情绪分类查询，以构建不同子任务之间的关联。
【论文阅读】Joint Aspect and Polarity Classification for Aspect-based Sentiment Analysis with End-to-End
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Joint Aspect and Polarity Classification for Aspect-based Sentiment Analysis with End-to-End Neural Networks 简单来说 这篇文章是将检测category和判断category情感极性处理为一个任务，用端到端的训练一起进行。将常用的Bi-LSTM换成CNN，并实验了多个word embeddi...
[ABSA]0x03SPAN模型和Learning Span-Level Interactions for Aspect Sentiment Triplet Extraction
qq_42523037的博客
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情感三元组
Enhanced Multi-Channel Graph Convolutional Network for Aspect Sentiment Triplet Extraction(情感三元组提取)
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ACL2022收录论文翻译
Enhancing Aspect-level Sentiment Analysis with Word Dependencies
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### 使用依存句法提升方面级情感分析的方法 #### 方法概述 为了提高方面级情感分析的效果，多种方法引入了依存句法信息。一种有效的方式是在模型中融入记忆网络形式的记忆模块，这允许模型学习依存句法中的有用信息[^1]。 #### 利用语法知识建立关联 明确利用语法知识成为另一重要趋势。这类知识帮助建立了属性词与其他词汇间的联系，使模型能获取更精准的语法感知特征表示[^2]。 #### 基于依存树的操作 针对基于方面的情感分类问题，有研究指出传统的神经网络方法未能充分利用如依存树这样的信息源。而依存树具备缩短方面与意见词间距离的能力，它不仅捕捉到了词语间的句法关系，还提供了一条能够在句子内部传递信息的独特路径。因此，提出了一个结合双向长短期记忆（Bi-LSTM）和图形卷积网络（GCN）的新框架，此架构特别适用于处理较长句子内的复杂语义结构[^3]。 #### 解决远程依赖挑战 当面对方面词与其相应意见词之间存在较大间隔的问题时，研究人员开发出了选择性注意机制下的GCN模型（SA-GCN），该方案通过自我关注机制挑选出最相关的几个关键词，并再次运用GCN整合这些选定词汇的信息，以此克服远距离影响带来的难题[^4]。 ```python import torch.nn as nn class AspectSentimentAnalysisModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_classes): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.bi_lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, bidirectional=True, batch_first=True) self.gcn_layer = GCNLayer(hidden_dim * 2, hidden_dim) # Assuming bi-directional LSTM doubles the output size def forward(self, sentence_ids, dependency_tree_adj_matrix): embeddings = self.embedding(sentence_ids) lstm_out, _ = self.bi_lstm(embeddings) gcn_output = self.gcn_layer(lstm_out, dependency_tree_adj_matrix) return gcn_output.mean(dim=1) class GCNLayer(nn.Module): """Simple implementation of a single layer Graph Convolution Network""" def __init__(self, input_features, output_features): super().__init__() self.linear = nn.Linear(input_features, output_features) def forward(self, X, A_hat): # X is node features matrix; A_hat adjacency matrix with added identity. propagation = torch.matmul(A_hat, X) out = self.linear(propagation) return torch.relu(out) ```
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