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基于完形填空的方面级情感四元组预测
被引量：
1
1
作者
彭文忠
夏家莉
+4 位作者
万齐智
刘德喜
万本庭
曹重华
夏池玉
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1744-1768,共25页
方面情感四元组预测(ASQP)任务旨在从给定的评论语句中提取所有方面词以及相应的方面类别、观点表达和情感极性,有助于全面了解用户对产品或服务不同方面的评价情况.现有情感四元组预测方法主要存在以下局限:(1)判别式模型没有利用promp...
方面情感四元组预测(ASQP)任务旨在从给定的评论语句中提取所有方面词以及相应的方面类别、观点表达和情感极性,有助于全面了解用户对产品或服务不同方面的评价情况.现有情感四元组预测方法主要存在以下局限:(1)判别式模型没有利用prompt捕获情感元素之间的语义关系;(2)生成式模型要么简单地将情感元素类型标签组合形成prompt,缺乏理解标签类型涵义的语境;要么将离散模板作为解码器的输入,而编码器则无法捕获到模板中情感元素之间的语义关系.为了缓解这些问题,本文首先基于完形填空思想研制离散和连续2类prompt,提供理解4个情感元素类型涵义的语境,帮助模型更好地捕获情感元素之间的语义关系;然后,基于设计的prompt,提出C-ASQP框架,包含判别式模型DC-ASQP和生成式模型GC-ASQP.在DC-ASQP中,采用2阶段策略,先预测4个情感元素中2个较为容易的情感元素,再将预测结果嵌入到设计的prompt中,帮助模型理解情感元素类型的涵义,从而有效预测另外2个情感元素.在GC-ASQP中,将设计的prompt作为编码器的输入,借助预训练模型的学习模式,充分利用预训练模型蕴含的知识提升四元组的生成效果.实验结果显示,DC-ASQP模型在4个常用数据集上的F1值相比同类判别式最优模型分别提高4.70%、6.48%、6.97%和2.60%,GC-ASQP模型的F1值比最优基准模型分别提高0.86%、1.67%、0.15%和1.02%,验证了将ASQP建模为完形填空任务的有效性,所设计的2类prompt以及C-ASQP框架是有效的.
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关键词
方面情感四元组预测
完形填空
离散和连续prompt
判别式和生成式模型
C-ASQP框架
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职称材料
题名
基于完形填空的方面级情感四元组预测
被引量：
1
1
作者
彭文忠
夏家莉
万齐智
刘德喜
万本庭
曹重华
夏池玉
机构
江西财经大学信息管理学院
江西财经大学软件与物联网工程学院
江西财经大学财经数据科学重点实验室
江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1744-1768,共25页
基金
国家自然科学基金项目(No.62272206,No.62272205,No.62076112)
江西省主要学科学术和技术带头人培养计划领军人才项目(No.20213BCJL22041)
+3 种基金
江西省自然科学基金项目(No.20212ACB202002)
江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ2200560,No.GJJ2200501)
江西省社科基金项目(No.23TQ02)
教育部人文社会科学研究项目(No.22YJA880051)资助。
文摘
方面情感四元组预测(ASQP)任务旨在从给定的评论语句中提取所有方面词以及相应的方面类别、观点表达和情感极性,有助于全面了解用户对产品或服务不同方面的评价情况.现有情感四元组预测方法主要存在以下局限:(1)判别式模型没有利用prompt捕获情感元素之间的语义关系;(2)生成式模型要么简单地将情感元素类型标签组合形成prompt,缺乏理解标签类型涵义的语境;要么将离散模板作为解码器的输入,而编码器则无法捕获到模板中情感元素之间的语义关系.为了缓解这些问题,本文首先基于完形填空思想研制离散和连续2类prompt,提供理解4个情感元素类型涵义的语境,帮助模型更好地捕获情感元素之间的语义关系;然后,基于设计的prompt,提出C-ASQP框架,包含判别式模型DC-ASQP和生成式模型GC-ASQP.在DC-ASQP中,采用2阶段策略,先预测4个情感元素中2个较为容易的情感元素,再将预测结果嵌入到设计的prompt中,帮助模型理解情感元素类型的涵义,从而有效预测另外2个情感元素.在GC-ASQP中,将设计的prompt作为编码器的输入,借助预训练模型的学习模式,充分利用预训练模型蕴含的知识提升四元组的生成效果.实验结果显示,DC-ASQP模型在4个常用数据集上的F1值相比同类判别式最优模型分别提高4.70%、6.48%、6.97%和2.60%,GC-ASQP模型的F1值比最优基准模型分别提高0.86%、1.67%、0.15%和1.02%,验证了将ASQP建模为完形填空任务的有效性,所设计的2类prompt以及C-ASQP框架是有效的.
关键词
方面情感四元组预测
完形填空
离散和连续prompt
判别式和生成式模型
C-ASQP框架
Keywords
aspect sentiment quad prediction
cloze task
discrete and continuous prompts
discriminative and generative model
C-ASQP framework
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于完形填空的方面级情感四元组预测
彭文忠
夏家莉
万齐智
刘德喜
万本庭
曹重华
夏池玉
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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