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基于方面的情感分析(Aspect Based Sentiment Analysis, ABSA)是一种细粒度的情感分析任务，旨在识别一条句子中一个指定方面(Aspect)的情感极性。

一个句子中可能含有多个不同的方面，每个方面的情感极性可能不同。

包含5个细粒度的子任务：

  • Aspect Term Sentiment Classification (ATSC)：一个Aspect term是句子中的一个词或词组。
  • Aspect Term Extraction (ATE)：抽取出一个句子中的Aspect term，可以建模为一个序列标注问题。
  • Aspect Category Sentiment Classification (ACSC)：一个Aspect category是预先定义的隐式描述句子中事物的类别。
  • Aspect Category Detection (ACD)：识别出一个句子中的Aspect category，可以建模为一个多标签分类问题。
  • Opiniton Term Extraction (OTE)

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81513782

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论文 机构 内容简介 备注
Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation 2015 领域对抗训练，生成源与目标领域既相似又差异的特征分布。提出了gradient reversal layer
semi-supervised multitask learning for sequence labeling ACL 2017
Adversarial Transfer Learning for Chinese Named Entity Recognition with Self-Attention Mechanism ACL 2018
Dual Adversarial Neural Transfer for Low-Resource Named Entity Recognition ACL 2019
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Vue是一套用于构建用户界面的渐进式框架，具体用法详见官网。

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