ate_tk-instruct-base-def-pos-neg-neut-combined

项目介绍：ate_tk-instruct-base-def-pos-neg-neut-combined

项目概述

ate_tk-instruct-base-def-pos-neg-neut-combined是一个专门为"方面术语抽取"（Aspect Term Extraction, ATE）任务进行微调的模型。该模型通过加入特定形式的提示进行微调，提示包括：定义、两个正面例子、两个负面例子和两个中性例子。这个提示会添加到每条输入评论的前面。

领域应用

该模型的输出已经在笔记本电脑和餐馆领域的样本上进行了微调。在这两个领域中，模型可以识别出评论中的方面术语，并能为每个术语标注出相关的情感极性。它是当前在方面术语抽取任务中的最先进（SOTA）的模型。

数据来源

模型的训练数据来自于"基于方面的情感分析"任务的基准数据集，即SemEval 2014。这个数据集包含了来自笔记本电脑和餐馆领域的评论，每条评论还附有对应的方面术语以及情感极性标签。

项目背景

这个项目是InstructABSA研究的一部分，该研究致力于通过指令学习来改进基于方面的情感分析。这项研究的详细信息可以通过论文 InstructABSA: Instruction Learning for Aspect Based Sentiment Analysis 获得，实际的代码实现可以在GitHub上找到。

如何使用

如果有人在研究中使用了这个模型，请引用以下的参考文献：

@inproceedings{Scaria2023InstructABSAIL,
  title={InstructABSA: Instruction Learning for Aspect Based Sentiment Analysis},
  author={Kevin Scaria and Himanshu Gupta and Saurabh Arjun Sawant and Swaroop Mishra and Chitta Baral},
  year={2023}
}

评价指标

对于项目的评价，使用了F1分数、精确率（precision）和召回率（recall）这几个常见的指标。这些指标用于衡量模型在提取方面术语并标注其情感极性时的性能。

版权信息

该项目遵循MIT许可证，这意味着用户可以自由地使用、复制和修改代码，只要保留原有的版权声明即可。这种开放的使用权限 greatly 支持了项目的推广和应用。

通过本项目，用户可以更好地在特定领域的评论中识别关键的方面术语并分析其情感极性，为进一步的市场分析和客户意见研究提供有力的工具。