حل تحليل المعنويات الفئة في آراء كهامة جيل نصي

اجتذبت تحليل المعنويات الفئة في الآراء اهتمام الأبحاث المتزايد.تستخدم الأساليب المهيمنة نماذج لغة مدربة مسبقا عن طريق تعلم تمثيلات فعالة من الفئة من الفئة، وإضافة طبقات إخراج محددة إلى تمثيلها المدرب مسبقا.نحن نعتبر طريقة أكثر مباشرة لاستخدام نماذج اللغة المدربة مسبقا، من خلال إلقاء مهام ACSA في مهام توليد اللغة الطبيعية، باستخدام جمل اللغة الطبيعية لتمثيل الإخراج.تتيح لطريقتنا استخدام المزيد من الاستخدام المباشر للمعرفة المدربة مسبقا في طرازات اللغة SEQ2SEQ من خلال إعداد المهام مباشرة أثناء التدريب المسبق.تشير التجارب في العديد من المعايير إلى أن طريقتنا تمنح أفضل النتائج المبلغ عنها، حيث توجد مزايا كبيرة في إعدادات قليلة وإعدادات طلقة صفرية.

Aspect category sentiment analysis has attracted increasing research attention. The dominant methods make use of pre-trained language models by learning effective aspect category-specific representations, and adding specific output layers to its pre-trained representation. We consider a more direct way of making use of pre-trained language models, by casting the ACSA tasks into natural language generation tasks, using natural language sentences to represent the output. Our method allows more direct use of pre-trained knowledge in seq2seq language models by directly following the task setting during pre-training. Experiments on several benchmarks show that our method gives the best reported results, having large advantages in few-shot and zero-shot settings.