指令调优ABSA模型

隐式方面检测更准

一个结合辅助句子生成与知识增强图卷积的ABSA模型，通过指令调优引导RoBERTa学习方面特定表征，并利用SenticNet知识实现鲁棒的句法-语义对齐，在多个基准上实现隐式方面检测的显著提升。

Kanwal, Ahmed · Muhammad Imran, Nadeem · 王光辉 · Zuo, Fang · 韩志杰

Expert Systems with Applications 2025

参数信息

准确率（Restaurant14）
91.23 %
F1值（Restaurant14）
86.48 %
准确率（Restaurant15）
90.22 %
F1值（Restaurant15）
81.34 %
准确率（Restaurant16）
95.52 %
F1值（Restaurant16）
81.82 %
准确率（Laptop）
85.32 %
F1值（Laptop）
82.87 %

技术优势

隐式方面也能识别

通过辅助句子生成机制引导语言模型关注给定方面，即便方面词未在文本中显式出现，也能捕获其对应的情感表达。

句法-语义对齐更鲁棒

利用SenticNet外部知识增强图卷积网络，在建模句法依赖关系的同时融入概念级情感信息，缓解了上下文歧义问题。

多数据集上性能领先

在五个公开基准上准确率和F1值均超越现有最优方法，其中Restaurant14上准确率达到91.23%，F1值达到86.48%。

应用场景