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論文鏈接：《Exploiting BERT for End-to-End Aspect-based Sentiment Analysis》
一、摘要
在這篇論文中，我們從預先訓練的語言模型，例如BERT，來研究情境化嵌入對E2E-ABSA任務的建模能力，具體來說，我們建立了一系列簡單而深刻的神經基線來處理E2E-ABSA，實驗結果表明，即使是一個簡單的線性分類層，我們的基于伯特的體系結構也可以優于目前的作業，此外，我們還標準化了比較研究，通過持續使用一個保留開發資料集來進行模型選擇，這在很大程度上被先前的作業所忽略，因此，我們的作業可以作為基于bert的E2E-ABSA基準，
二、結論
本文研究了BERT嵌入分量在基于端到端方面的情感分析(E2EABSA)中的有效性，具體來說，我們探索了將BERT嵌入分量與各種神經模型相結合，并在兩個基準資料集上進行了廣泛的實驗，實驗結果表明，基于bert的模型在捕捉基于方面的情感方面具有優越性，對過擬合具有魯棒性，
三、ABSA相關研究
目前存在的三個ABSA相關研究問題，
- 第一個是原來的ABSA，旨在預測句子在給定方面的情感極性，
- 第二個問題和第三個問題，即面向方面的意見詞抽取(AOWE) 和端到端基于方面的情感分析(E2E-ABSA)，都與序列標記問題有關，準確地說，AOWE的目標是從給定的方面的句子中提取特定于方面的意見詞，E2E-ABSA的目標是聯合檢測方面術語/類別和相應的方面情感，
（大概先看這么多吧，后面再繼續看看這篇文章）
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上一篇：2021-02-27