AILS-NTUA 于 SemEval-2026 Task 3：高效维度化方面情感分析
计算与语言
2026-03-06 v1
摘要
本文介绍了 AILS-NTUA 系统用于 SemEval-2026 Task 3 中 Track-A 的 Dimensional Aspect-Based Sentiment Analysis (DimABSA) 系统，该系统涵盖三个互补问题：Dimensional Aspect Sentiment Regression (DimASR)、Dimensional Aspect Sentiment Triplet Extraction (DimASTE) 以及 Dimensional Aspect Sentiment Quadruplet Prediction (DimASQP)，在多语言和多域框架下实现。我们的 метод论结合了针对连续方面情感预测使用合适编码器 backbone 的微调，以及使用 LoRA 对大型语言模型进行特定语言指令调优，以实现结构化三元组和四元组提取。这种统一而具有任务适应性的设计强调了跨语言和跨域的参数效率专业化，实现训练和推理需求的降低，同时保持卓越的有效性。实证结果表明，所提出的模型在大多数评估环境下均实现了具竞争力的性能，并持续超越了提供的基线。
引用
@article{arxiv.2603.04933,
title = {AILS-NTUA at SemEval-2026 Task 3: Efficient Dimensional Aspect-Based Sentiment Analysis},
author = {Stavros Gazetas and Giorgos Filandrianos and Maria Lymperaiou and Paraskevi Tzouveli and Athanasios Voulodimos and Giorgos Stamou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.04933},
year = {2026}
}