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武汉大学提出软模板SoftProto框架,大幅增强方面词抽取任务

PaperWeekly  · 公众号  · 科研  · 2020-11-26 12:57
©PaperWeekly 原创 · 作者|陈壮学校|武汉大学博士生研究方向|情感分析、信息抽取等本文介绍一篇我们发表于 EMNLP-2020 的论文《Enhancing Aspect Term Extraction with Soft Prototypes》,该工作提出基于软模板的 SoftProto 框架来增强方面词抽取任务,旨在解决评论文本中方面词和环境词具有长尾分布的问题。SoftProto 框架几乎可以与所有的序列标注器进行结合。在多个 SemEval 数据集上的实验表明,软模板的引入大幅度地提升了几个经典序列标注器在方面词抽取任务上的性能。 论文标题:Enhancing Aspect Term Extraction with Soft Prototypes论文链接:https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.164.pdf代码&数据:https://github.com/NLPWM-WHU/SoftProto 方面词抽取任务方面词抽取任务(Aspect Term Extraction,ATE)是 ………………………………

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