Aspect-level sense klassification (ASC) syftar till att identifiera känslor polariteter mot aspekter i en mening, där aspekten kan bete sig som en allmän Aspect Category (AC) eller en specifik Aspect Term (AT). På grund av den särskilt dyra och arbetsintensiva märkningen är dock alla befintliga offentliga corpora på AT-nivå relativt små. Samtidigt, de flesta av de tidigare metoderna förlitar sig på komplicerade strukturer med givna knappa data, som till stor del begränsar effekten av de neurala modellerna. I detta dokument utnyttjar vi en ny riktning som kallas grov-till-fine uppgift överföring, som syftar till att dra nytta av kunskap som lärts från en rik resurs källa domän av grovkornig AC-uppgift, som är mer lättillgänglig, för att förbättra lärandet i en låg resurs måldomän för finkornig AT-uppgift. För att lösa både aspekten granularitet inkonsekvens och funktionsobalans mellan domäner, föreslår vi ett Multi-Granularity Alignment Network (MGN). I MGAN, en roman Coarse2Fine uppmärksamhet styrd av en extra uppgift kan hjälpa AC uppgift modellering på samma finkorniga nivå med AT uppgiften. För att lindra funktionen falsk justering, en kontrasterande funktion anpassningsmetod antas för att anpassa aspekt-specifika funktioner representationer semantiskt. Dessutom tillhandahålls en storskalig multi-domändatauppsättning för AC-uppgiften. Empiriskt, omfattande experiment visar effektiviteten hos MGAN.
I REF föreslås en metod för att använda rikliga uppgifter i aspektkategorin för att hjälpa till med den knappa förutsägelsen på aspektnivå.
Exploiting Coarse-to-Fine Task Transfer for Aspect-level Sentiment Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}