也許你是第一次來到或是了解這些技術,那我就一一開始對這邊會用到的技術開始介紹
Aspect Base的情感分析到底是什摩?
我套一句文章中解釋,[A fundamental task of the fine-grained sentiment analysis is Aspect and Opinion Term extraction.] 這句話看起來很短,但是蘊含了很多的涵義,ABSA: Fine-grained sentiment analysis的一個基礎的任務關於對Aspect 以及Opinion的擷取,我把專有名詞都用英文去標記了避免,造成大家都是直接google 翻譯看不懂。
Fine-grained 我們可以解釋為一個一個文字為單位的分析,而在NLP領域還有一個與其相反的 Coase grained 整句整句為單位的分析,這是語言把語言當成不同的granularity(單位)分析,但是這些都是很多很細的故事,之後有時間慢慢向大家說明。
拉回 fine-grained 就是一個一個文字分析,那這邊們就會找出我們的主角Aspect ,在一句話我們要找出Aspect 這句話的主詞,所以顧名思義Aspect。
我們今天把特徵加入提升模型效果,這邊有兩種特徵Augment
1. Early Augment: 提示模型訓練加強訓練
2. Late Augment :提示結果加強權重
去加大文字可能出現之機率
我們今天把特徵加入提升模型效果,這邊有兩種特徵Augment
1. Early Augment: 提示模型訓練加強訓練
2. Late Augment :提示結果加強權重
去加大文字可能出現之機率