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SetFitABSA: 基于 SetFit 的少样本、方面级情感分析

时间:2024-01-19 09:33:06浏览次数:20  
标签:SetFit 训练 SetFitABSA 方面 but 样本 模型 Waiters


SetFitABSA 是一种可以有效从文本中检测方面级情感的技术。

方面级情感分析 (Aspect-Based Sentiment Analysis,ABSA) 是一种检测文本中特定方面的情感的任务。例如,在“这款手机的屏幕很棒,但电池太小”一句中,分别有“屏幕”和“电池”两个方面,它们的情感极性分别是正面和负面。

ABSA 应用颇为广泛,有了它我们可以通过分析顾客对产品或服务的多方面反馈,并从中提取出有价值的见解。然而,ABSA 要求在样本标注时对训练样本中涉及的各个方面进行词元级的识别,因此为 ABSA 标注训练数据成为了一件繁琐的任务。

为了缓解这一问题,英特尔实验室和 Hugging Face 联袂推出了 SetFitABSA,以用于少样本场景下的特定领域 ABSA 模型训练。实验表明,SetFitABSA 性能相当不错,其在少样本场景下表现甚至优于 Llama2 和 T5 等大型生成模型。

与基于 LLM 的方法相比,SetFitABSA 有两个独特优势:

标签:SetFit,训练,SetFitABSA,方面,but,样本,模型,Waiters
From: https://www.cnblogs.com/huggingface/p/17973905

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