MvP：多视角提示改进方面情感元组预测
计算与语言
2023-05-23 v1 人工智能
摘要
生成式方法通过以指定格式生成情感元素序列，极大推动了基于方面的情感分析。然而，现有研究通常以固定顺序预测情感元素，忽略了情感元组中元素相互依赖的作用以及语言表达的多样性对结果的影响。在这项工作中，我们提出多视角提示（MvP），其聚合以不同顺序生成的情感元素，利用类人从多视角解决问题过程的直觉。具体而言，MvP 引入元素顺序提示以引导语言模型生成多个情感元组，每个具有不同元素顺序，然后通过投票选出最合理的元组。MvP 可自然地将多视角和多任务分别建模为元素的排列与组合，以单一模型在多个 ABSA 任务上优于先前任务特定设计的方法。大量实验表明，MvP 在 4 项基准任务的 10 个数据集上显著推进了最先进性能，并在低资源设定下表现十分有效。详细评估验证了 MvP 的有效性、灵活性和跨任务可迁移性。
引用
@article{arxiv.2305.12627,
title = {MvP: Multi-view Prompting Improves Aspect Sentiment Tuple Prediction},
author = {Zhibin Gou and Qingyan Guo and Yujiu Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.12627},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ACL 2023 Main Conference