English(EN) Generative Models Enhanced by Sequence Labelling and Aspect-Code Switching Improve Cross-lingual Aspect-Based Sentiment Analysis

新的SeqLab框架提升了跨语言情感分析能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员开发了一个名为SeqLab的新框架，以改进跨语言方面级情感分析（ABSA）。该框架通过在序列到序列模型中引入辅助序列标注任务，增强了方面词识别和情感预测。此外，它利用方面-代码切换（ACS）来生成更多训练数据并提高跨语言理解能力。SeqLab方法在十一种语言和三个领域中均表现出卓越的性能，在E2E-ABSA任务上超越了先前最先进的成果，并将能力扩展到更具挑战性的TASD任务。 AI

影响增强了情感分析的跨语言能力，可能改进全球市场研究和内容审核。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Jakub \v{S}m\'{i}d, Pavel P\v{r}ib\'{a}\v{n}, Pavel Kr\'{a}l · 2026-09-01 04:00

通过序列标注和方面-代码转换增强的生成模型改进了跨语言方面级情感分析

arXiv:2608.30425v1 Announce Type: new Abstract: Cross-lingual aspect-based sentiment analysis (ABSA) transfers knowledge from a source language with annotated data to a target language, enabling fine-grained sentiment analysis without annotated target-language data. While monolin…

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通过序列标注和方面-代码转换增强的生成模型改进了跨语言方面级情感分析

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