基于Prompt和BERT的情感原因对抽取方法

情感原因对抽取是一项全新的自然语言处理任务,试图提取出文本中所有的情感子句以及相应的原因子句。现有的工作要么遵循多阶段方法,其中情感抽取、原因抽取及配对都是单独进行的;要么使用复杂的架构来解决其局限性,并且可解释性较低。针对这些问题,本文提出一种基于Prompt和BERT相结合的ECPE-Prompt模型。该模型以一种可解释性较强的两阶段方法将情感抽取和原因抽取链接起来,最后完成情感原因对抽取任务。实验结果表明,该模型的F1分数指标对比基线模型提高6%。

基于图依存分析的情感原因对抽取任务

情感原因对抽取是情感分析任务中的子任务,旨在抽取出给定文档中的所有情感子句以及引起该情感所对应的原因子句。先前的研究在生成情感子句与原因子句表示时忽略了情感子句与原因子句之间的相互联系。为了解决上述问题,基于图依存分析的思想并融入了图注意力机制,提出了GAT-ECPE模型。该模型在获取到情感子句表示与原因子句表示时,将句向量作为节点输入图注意力层从而学习到子句之间关系的信息,而后进行双仿射映射得到情感原因对的编码表示。并且设置了多任务来将情感抽取与原因抽取任务建立联系。在ECPE数据集上的实验结果证明,该模型相较于先前的一系列模型,在评估指标上有所提升。

基于情感膨胀门控CNN的情感-原因对提取

【目的】针对情感-原因对抽取这一情感分析任务,提出情感膨胀门控CNN(EDGCNN)模型。【方法】首先使用情感判别模型CNN找出情感句,然后将情感句编码输入到融入情感特征的EDGCNN模型,找出相应的情感原因,得到情感-原因对,并在实验数据集进行情感原因关键字标注。【结果】召回率和F1值分别达到了63.52%和60.45%,召回率优于已有方法最好结果,F1值与已有方法最优性能相当,而且能从更细粒度实现情感-原因对抽取。【局限】情感-原因对语料规模较小,有待进一步扩充完善。【结论】EDGCNN模型能够从文本中更好地抽取情感-原因对。