Aspect-based sentiment analysis（ABSA ）

Aspect-based sentiment analysis（ABSA，基于方面的情感分析）是一种细粒度的情感分析任务，旨在识别句子中针对特定方面（Aspect）的情感极性。以下是其核心要点：

1. 核心概念

• 方面（Aspect）：
  • 显式方面（Aspect Term）：句子中明确提及的实体或属性（如“电池寿命”）。
  • 隐式方面（Aspect Category）：未直接出现但可通过上下文推断的角度（如“服务”或“性价比”）。
• 情感极性：判断方面对应的情感是积极（Positive）、消极（Negative）或中性（Neutral）。

2. 任务特点

• 细粒度分析：同一句子中不同方面的情感可能不同。
  示例：

  “手机电池续航长，但价格太高。”
  → 对“电池”的情感是积极，对“价格”是消极。

3. 主要子任务

1. 方面抽取（Aspect Extraction）：
   • 方面术语抽取：从句子中提取显式方面（如“屏幕”）。
   • 方面类别识别：判断句子涉及哪些预定义的隐式类别（如“外观”）。
   • 技术方法：序列标注（如 BiLSTM-CRF）或多标签分类。
2. 情感分类（Sentiment Classification）：
   • 针对显式方面（ATSA）：识别特定术语的情感。
   • 针对隐式类别（ACSA）：判断预定义类别的极性。
   • 技术方法：结合上下文与方面信息的深度学习模型（如 BERT、图注意力网络）。