中文方面情感四元组预测基准构建的实证研究
计算与语言
2023-11-06 v1 人工智能
摘要
方面情感四元组预测 (ASQP) 是方面级情感分析的关键子任务。当前的 ASQP 数据集规模小、四元组密度低，阻碍了技术发展。为扩展能力，我们构建了从多个在线平台爬取的两个大型中文 ASQP 数据集。这些数据集具有若干重要特征：规模更大（每个含 10,000+ 样本）且方面类别丰富、每句词数更多、密度高于现有 ASQP 数据集。此外，我们首次评估了 Generative Pre-trained Transformer (GPT) 系列模型在 ASQP 上的性能并展示了潜在问题。采用 state-of-the-art ASQP 基线的实验凸显了探索额外技术以解决 ASQP 的必要性，以及进一步研究提升 GPT 性能方法的重要性。
引用
@article{arxiv.2311.01713,
title = {An Empirical Study of Benchmarking Chinese Aspect Sentiment Quad Prediction},
author = {Junxian Zhou and Haiqin Yang and Ye Junpeng and Yuxuan He and Hao Mou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.01713},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 4 tables, 4 figures