MiniConGTS：一种近乎最终的极简对比网格标注方案用于方面情感三元组抽取
计算与语言
2024-10-02 v2 人工智能
摘要
方面情感三元组抽取（ASTE）旨在从给定语料中共抽取情感三元组。现有基于预训练-微调范式的方法倾向于精心构建复杂的标注方案和分类头，或包含外部语义增强以提升性能。本研究首次重新评估标注方案中的冗余性以及预训练表示中的内部增强。我们提出一种方法，通过集成极简标注方案和新颖的基于对比学习的 token 级策略来改进和利用预训练表示。该方法的表现与最新技术相当或更优，同时具有更紧凑的设计和降低的计算开销。此外，我们首次正式评估了 GPT-4 在此任务中few-shot学习和链式思维情景下的性能。结果表明，预训练-微调范式即使在大型语言模型时代仍然高度有效。
关键词
引用
@article{arxiv.2406.11234,
title = {MiniConGTS: A Near Ultimate Minimalist Contrastive Grid Tagging Scheme for Aspect Sentiment Triplet Extraction},
author = {Qiao Sun and Liujia Yang and Minghao Ma and Nanyang Ye and Qinying Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.11234},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2403.07342