情感分类介绍及发展方向

定义

情感分析&＃xff1a;对一段文本进行情感识别

分类

按细粒度分&＃xff1a;

1. 文本级情感分类&＃xff08;判断文章的情感极性&＃xff09;
2. 句子级情感分类&＃xff08;判断句子的情感极性&＃xff09;
3. 方面级情感分类&＃xff08;判断方面的情感极性&＃xff0c;这里的方面指的是表达感情的实体或者实体所属的种类&＃xff09;

方面级情感分类&＃xff08;ABSA&＃xff09;的任务

方面级情感分析主要有以下几个任务&＃xff1a;

1. aspect term extraction&＃xff08;方面项提取&＃xff0c;方面项指的是表达情感的实体&＃xff09;
2. aspect term sentiment classification&＃xff08;方面项的情感分类&＃xff09;
3. aspect category extraction&＃xff08;方面类别提取&＃xff0c;方面类别指的是表达情感的实体所属于的种类&＃xff09;
4. aspect category sentiment classification&＃xff08;方面类情感分类&＃xff09;

近年来&＃xff0c;ABSA是做情感分析最火的方向之一&＃xff0c;派生出了很多的子任务&＃xff0c;比如TOWE&＃xff0c;多任务共同学习

发展方向

因为bert&＃xff0c;transformer等模型的提出&＃xff0c;情感分类任务的精准度有了很大的提升

发展趋势&＃xff1a;

1. 结合迁移学习
2. 多任务共同学习

多任务共同学习&＃xff08;以ABSA为例&＃xff09;&＃xff1a;以往的模型做情感分类&＃xff0c;都是管道的模式&＃xff0c;提取完aspect之后&＃xff0c;再进行情感分类&＃xff0c;忽略了两个子任务之间的交互&＃xff0c;所以提取了多任务共同学习&＃xff0c;让两个子任务同时执行&＃xff0c;然后通过某种交流方法&＃xff0c;进行两个子任务之间的交互。