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联手自然语言处理专业委员会：“属性级别情感分析”术语发布 | CCF术语快线

阅读量:77 2022-03-18 收藏本文

本期发布术语热词：属性级别情感分析(Aspect-based(level) Sentiment Analysis)。

开篇导语：

此文为CCF术语工委联合自然语言处理专委会推出的计算机行业术语介绍文章。本期所选热词为属性级别情感分析，也称方面级别情感分析，和实体级别情感分析紧密关联，属于细粒度情感分析，是情感分析中的一个重要任务分支之一，有着巨大的实用价值。本文简要介绍属性级别情感分析的定义，发展历程，最后阐述并分析了这一任务面临的挑战。

属性级别情感分析(Aspect-based(level) Sentiment Analysis)

作者：张梅山，哈尔滨工业大学（深圳）

InfoBox：

中文名：属性（方面）级别情感分析

外文名：Aspect-based(level)Sentiment Analysis

简称：ASA，ABSA

学科：自然语言处理

实质：一种细粒度的情感分析任务，从一般句子级别的情感分类细化至某个特定物体某个具体属性或者方面上的情感类别预测。

词条定义：

属性级别情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis, ABSA)是情感分析领域内的一个细分任务。普通的句子级别情感分析是针对一个句子分析其整体的情感极性，然而这一方式很难满足一些特定的应用需求，比如针对一款笔记本电脑的某个评论：“这款笔记本性能不错，就是显示屏有点大，重量有点重”，商家或购买者更想知道该条评论针对笔记本的哪些具体属性分别做出了什么样的极性评价。一般而言，这一任务首先要自动从评论文本中提取所有的相关属性，如“性能”、“显示屏”以及“重量”等，然后分析这一评论对这些属性所展现出来的具体情感极性，因此属性级别情感分析实际上包含两个子任务，即属性抽取和基于给定属性的情感极性分析。

属性级别情感分析的发展：

属性级别情感分析目前主要的关注领域集中在产品评论上，其研究方法和模型与细粒度实体级别的情感分析非常类似。早期研究主要从188体育投注：某一特定主题的大规模评论语料中根据例如词频等相关的统计信息，自动抽取当前指定主题的属性；然后在情感极性分类方面，一般采用基于情感词典的方式对每个属性进行情感分类。这一类方法一般都属于无监督的方法，除此之外，后续还有不少更为有效的无监督模型也被应用于属性级别情感分析的这两个子任务中，包括使用LDA主题模型用于属性识别，以及采用标签传播算法进行情感分类。为了提升这一类方法的实用价值，词性标注、句法语块以及依存句法等信息被融入到相关规则和统计信息中，使得最终系统能取得一定的效果。

在中期阶段，基于有监督学习的统计机器学习模型占据了主流地位。对于产品属性提取，一般采用序列标注的方式实现：通过人工特征构建，结合条件随机场解码，这一子任务能取得比较好的性能。对于第二个子任务，即指定属性条件下的情感分类，一般采用最大熵模型或者支持向量机(SVM)进行分类，其中特征抽取需同时考虑输入评论语句和属性，它们之间的充分结合能够更有效的提升最终分析性能。为了很好的开展此任务的相关研究，不少研究者贡献了标准数据集用于模型训练和性能评价，方便对不同模型的性能进行公平对比。

近年来，神经网络由于其强大的自主表示学习能力在自然语言处理领域受到了广泛的关注，在属性级别情感分析也不例外。首先，在词表示方面，主要的阶段性进步包括普通预训练词向量、面向情感的预训练词向量以及基于上下文的预训练词向量如ELMO、BERT等；其次，在特征自动抽取和表示学习方面，LSTM神经网络、记忆神经网络、注意力机制、Transformer神经网络，以及这些神经网络在融合语法语义等结构信息的加强版本均取得了极大的成功。

随着神经网络模型在属性级别情感分析上取得成功，部分研究者开始关注端到端的方法，采用一个单一的模型架构同时解决属性抽取和情感分类两个子任务，在避免了错误传播问题的同时又能使得这两个子任务充分的进行交互融合。188体育投注：属性级别的三元组抽取任务(Aspect Sentiment Triplet Extraction, ASTE)最为典型，它是将属性抽取、情感极性描述方式以及情感极性充分的结合在一起。

属性级别情感分析面临的挑战：

尽管属性级别情感分析得到了不少研究者的广泛关注，但是这一任务的相关研究仍然存在很多局限，为了达到真正的实际应用水平，相关研究仍面临多方面的挑战。

首先，当前属性级别情感分析相关的语料非常少，规模也不大，所以导致即便是当前基于大规模预训练语言模型的实际分析系统性能也不高，在面向真实应用场景时成为一个瓶颈；另一方面，目前这一领域的工作主要针对英文，在包括中文等的其它语言上，仍然缺失相关的标准评测数据集，从而导致在其它语言上的相关研究仍然相对缺乏。

其次，当前模型对属性主题或者领域知识的利用不够充分，尤其是在基于大规模预训练语言模型的背景下，简单直接的编码解码模型在同一领域的测试评价场景下的确取得了当前最好的效果，但是这样方式也导致了模型在训练数据以外的其它领域难以适用。由于属性级别情感分析的主题和领域特性更为显著，所以先验领域知识的融入需要加以重视。

最后，模型的可解释性对情感分析相关任务的实际应用非常重要，对于属性级别情感分析也不例外。属性级别情感分析结果的可解释性和因果关系，对政府或者企业相关决策部门进行有效可靠的决策能够提供一定的保障。

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