计算机研究与发展

作者：李银强,蓝天,刘瑶,向飛阳,孙丽纯,杜知涵,刘峤,

关键词：方面级情感分析, 三元组抽取, 文本生成, 机器阅读理解, 计划采样,

方面情感三元组抽取（aspectsentimenttripletextraction，ASTE）是方面级情感分析（aspectbasedsentimentanalysis，ABSA）中具有挑战性的子任务之一，旨在从文本中抽取方面术语、观点术语和情感极性三元组.近期基于生成式的抽取方法取得了出色的表现，这些方法通过顺序串联目标三元组来实现自回归式三元组生成.然而，这种串联方法可能导致无序三元组之间存在顺序依赖，从而在解码过程中引入错误累积.为解决这个问题，提出了基于术语提示双路文本生成（term-promptedanddual-pathtextgeneration，TePDuP）的方法.该方法首先利用机器阅读理解（machinereadingcomprehension，MRC）实现方面术语和观点术语的并行化抽取，然后将它们作为提示前缀来引导条件式三元组的生成，形成双路文本生成框架.同时，在训练阶段引入计划采样的方法来修正MRC抽取错误所带来的偏差.为进一步提高性能，引入生成概率将方面术语和观点术语引导的结果合并，以增强模型的鲁棒性.基于ASTE-DATA-V2数据集的实验结果表明，提出的方法是有效的且明显优于其他基线模型，并给出具体案例分析，证明该方法一定程度上解决了前述问题.

来源：2025年第4期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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