Aspect-baserad känsloanalys (ABSA) har på senare tid fått ökad uppmärksamhet på grund av dess breda tillämpningar. I befintliga ABSA-datauppsättningar innehåller de flesta meningarna endast en aspekt eller flera aspekter med samma känslapolaritet, vilket gör att ABSA-uppgiften degenererar till sensationsanalys på straffnivå. I detta dokument presenterar vi ett nytt storskaligt multi-Aspect Multi-Sentiment (MAMS) dataset, där varje mening innehåller minst två olika aspekter med olika känslor polariteter. Utgivningen av denna datauppsättning skulle driva forskningen inom detta område framåt. Dessutom föreslår vi enkla men effektiva CapsNet och CapsNet-BERT-modeller som kombinerar de senaste NLP-framstegen. Experiment på vår nya datauppsättning visar att den föreslagna modellen avsevärt överträffar de senaste basmetoderna 1.
REF släpper en ny stor skala Multi-Aspect Multi-Sentiment (MAMS) dataset och använder kapselnätverk bygga en stark baslinje.
A Challenge Dataset and Effective Models for Aspect-Based Sentiment Analysis
{'venue': 'EMNLP/IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}