DanceHA：用于文档级基于方面的情感分析的多智能体框架
计算与语言
2026-03-23 v1 人工智能
摘要
基于方面的情感强度分析（ABSIA）已引起越来越多的关注，但研究大多集中于特定领域、句子级的设置。相比之下，文档级ABSIA——特别是处理提取方面-类别-观点-情感-强度（ACOSI）元组等复杂任务——仍未得到充分探索。在本工作中，我们引入了DanceHA，一个用于开放域、文档级ABSIA和非正式写作风格的多智能体框架。DanceHA有两个主要组件：Dance，采用分治策略将长上下文ABSIA任务分解为更小的、可管理的子任务，以便专门智能体之间的协作；以及HA，人机协作标注。我们发布了Inf-ABSIA，一个多领域文档级ABSIA数据集，具有DanceHA提供的细粒度和高精度标签。大量实验证明了我们智能体框架的有效性，并表明DanceHA中的多智能体知识可以有效地迁移到学生模型中。我们的结果强调了非正式风格在ABSIA中被忽视的重要性，因为它们往往会加强与特定方面相关联的观点。
引用
@article{arxiv.2603.16546,
title = {DanceHA: A Multi-Agent Framework for Document-Level Aspect-Based Sentiment Analysis},
author = {Lei Wang and Min Huang and Eduard Dragut},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.16546},
year = {2026}
}