awesome sentiment attitude extraction

Extraction d'attitude de sentiment génial

Une liste organisée d'études impressionnantes liées à l'extraction d'attitude du sentiment, dans laquelle l'attitude correspond à la position texte transmise par le sujet à un autre objet mentionné dans le texte tel que: entités, événements, etc.

Ce référentiel recueille des œuvres à la fois liées à l'extraction des relations et à l'analyse des sentiments dans lesquelles ces deux domaines sont inextricablement liés, y compris la factualisation des événements en tant qu'études fondamentales pour l'inférence du sentiment, la détection des positions.

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Contenu

• Études connexes
• Frameworks
• Schémas d'annotation
• Papiers
  • Modèles de grande langue
    • Raisonnement
    • Adaptation de vérification des faits
    • Chaîne de pensées
    • Systèmes conversationnels
  • Modèles de langue
    • Graphique
    • Réglages de ressources faibles
    • Invites et examen des connaissances
    • Architectures
  • Modèles conventionnels basés sur les réseaux neuronaux
  • Modèles d'apprentissage automatique conventionnels
  • Modèles basés sur le CRF
  • Modèles applicables verbes basés sur des règles
  • Études et ressources subsidiaires
  • Divers
• Thesise
• Ensembles de données

Études connexes

• Traitement du langage naturel
  • Analyse des sentiments
    • Analyse des setiments ciblés
    • Analyse des sentiments structurés (tâche Semval 10)
    • Analyse des sentiments basés sur l'aspect
    • Détection de haine
  • Extraction de relation
  • Détection de position

Frameworks

• chaîne en vrac [github]
  • Cadre qui exploite le concept de la chaîne de pensées et fournit une solution minimaliste pour les inférences à tirs zéro. Par exemple, vous pouvez exploiter le concept de la chaîne d' aspect-opininon-reason de la saison de Thor-ISA pour l'adapter à l'extraction d'attitude.
• Faima [github]
  • Framework qui intègre des modèles basés sur des graphiques et la linguistique, avec une caractéristique principale destinée à l'apprentissage en contexte pour SA multi-domaines.
• Raisonnement pour le sens-analyse-trame de travail [github]
  • Ces frameworks repentent une version Reforget du framework THOR-ISA :
  • Thor-Isa [github]
    • Framework basé sur Propt pour l'analyse des setiments qui basée sur la chaîne de concept pour obtenir la classe de sentiment des résultats hors du système LLM.
• OpenProrompt [github]
  • Outil amélioré pour l'achèvement automatique de l'invite via les ressources fournies.
• Chatppt [site]
  • Système de conversation formé pour suivre les instructions dans une invite et fournir une réponse détaillée; Exemples sur la façon dont il pourrait être adapté examiné dans les travaux suivants.
• Arekit-Pompt-Sampler [GitHub] [Guide d'ingénierie rapide]
  • Sources d'extraction d'attitude de sentiment échantillonnage avec le transfert de langage et l'incitation à l'API pour d'autres demandes de modèle de chatppt-alike, alimentées par Arekit.
• Alelight [github]
  • Application basée sur Arekit pour une vue granulaire sur les sentiments entre entités dans un textes de masse écrits en russe
• Arentes [github]
  • Est un projet OpenNre comme, mais le noyau basé sur la bibliothèque Tensorflow, avec la mise en œuvre de réseaux de neurones en plus, conçus pour les tâches d'attitude et d'extraction de relation.
• Arekit [github] [papier applicable à la recherche]
  • Est une boîte à outils open source et extensible axée sur la préparation des données pour l'organisation d'extraction de relations au niveau du document. Il complète la fonctionnalité OpenNRE, comme en termes de ce dernier, le paramètre RE au niveau du document n'est pas largement exploré (2.4 [papier]).
• Dere [github] [papier]
  • Est un cadre open source pour la r elate de clartivité e xtraction, et permet donc de déclarer votre propre tâche (en utilisant des schémas XML) et d'appliquer des modèles implémentés manuellement à elle (en utilisant une API fournie).
• Opennre [github] [papier]
  • Est une boîte à outils open-source et extensible qui fournit un cadre unifié pour mettre en œuvre des modèles neuronaux pour l'extraction (Re) des relations entre les entités nommées.
• Deeppavlov-0.17.0 [Docs] [Post]
  • Est un composant d'extraction de relation entier pour Deeppavlov OpenSource Library, proposé par Anastasiia Sedova.
• D'autres ... [Extraction de relation impressionnante]

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Schémas d'annotation

• Opinionml [papier]
• Sentiml [papier]
• OpinionMiningMl [papier]
• Émotionml [papier]

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Papiers

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Modèles de grande langue

Liste géniale-llm

Raisonnement

• La pensée inversée rend les raisonneurs LLMS plus forts [papier] [x / twitter]
  • Concept: Using referse thinking in sentiment analysis by treating this problem as NLI through the explanations. Note requires explanations like for example Ruopinionne-2024
  • Justin Chih-Yao Chen, Zifeng Wang, Hamid Palangi, Rujun Han, Sayna Ebrahimi, Long Le, Vincent Perot, Swaroop Mishra, Mohit Bansal, Chen-Yu Lee, Tomas Pfister
  • Arxiv Prerint 2024
• Stream of Search (SOS): Apprendre à rechercher dans la langue [document] [Review] [X / Twitter]
  • Concept: language models can learn to search in language, autonomously using and discovering new search strategies to solve problems. De là [revue]
  • Kanishk Gandhi, Denise Lee, Gabriel Grand, Muxin Liu, Winson Cheng, Archit Sharma, Noah D. Goodman
  • COLM 2024 (Publié: 10 juillet)
• Star: Raisonnement de bootstrap avec raisonnement [papier] [x / twitter] [Revue]
  • Concept: STaR allows a language model's "chain-of-thought" rationale generation ability to be bootstrapped from a few initial few-shot rationales on datasets without rationales. De là [revue]
  • Eric Zelikman, Yuhuai Wu, Jesse MU, Noah D. Goodman
  • NERIPS 2022

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Adaptation de vérification des faits

Remarque: nécessite / assume la présence d'une base de connaissances factuelles

• Extraction cohérente de relation au niveau du document via des contrefactuels [papier] [code]
  • Concept: use factual relations for fictional context construction and LLM validation
  • Ali Modarressi, Abdullatif Köksal, Hinrich Schütze
  • EMNLP-2024, 15 octobre 2024
• Apprendre à affiner avec une rétroaction du langage naturel à grain fin [document] [Code]
  • Concept: When treating attitudes as facts, we can adopt zero-shot LLM-based fact cheking as: Detect-Critique-Refine
  • Manya Wadhwa, Xinyu Zhao, Junyi Jessy, Li Greg Durrett
  • EMNLP-2024
• Vérification des faits zéro-tir via la logique naturelle et les modèles de langage grand [Papier] [Code]
  • Concept: Use natural logic for proving the fact of attitude presence in a zero-shot learning mode (see code)
  • EMNLP-2024

Chaîne de pensées

• FAIMA: Apprentissage dans le contexte de fonctionnalités pour l'analyse des sentiments basés sur l'aspect multi-domaine [Papier] [Code]
  • Framework that integrates des modèles basés sur des graphiques and lingustics, with core feature aimed at in-context-learning feature for multi-domain SA; The framework is designed for multidomain datasets; Due to graphs and pairs-generation module, it may find major contribution in **attitude-based** sentiment extraction and target-oriented SA.
  • Songhua Yang, Xinke Jiang, Hanjie Zhao, Wenxuan Zeng, Hongde Liu, Yuxiang Jia
  • LREC-COLING 2024, Paper long ; Soumis le 2 mars 2024.
• Analyse des sentiments basés sur l'aspect avec des augmentations de sentiment explicites [papier] [Harvard-Paper]
  • integrates explicit sentiment augmentations, acted as <<clues>> that augment LLM input context
  • Jihong Ouyang, Zhiyao Yang, Silong Liang, Bing Wang, Yimeng Wang, Ximing Li
  • ARXIV Pré-imprimée, soumis: 18 décembre 2024
• Analyse des sentiments par le biais de négociations LLM [document] [Open-View]
  • generator-discriminator of negotiating the result label
  • Xiaofei Sun, Xiaoya Li, Shengyu Zhang, Shuhe Wang, Fei Wu, Jiwei Li, Tianwei Zhang, Guoyin Wang
  • ARXIV Pré-imprimée, soumis: 2024
• Raisier le sentiment implicite avec une invitation à la chaîne de pensées [papier] [Code]
  • Sequence of 3 prompts for conversational system, complemented by tge system responses. Reason is to cope with hallucination similaires
  • Hao Fei, Bobo Li, Qian Liu, Lidong Bing, Fei Li, Tat-Seng Chua
  • ACL 2023, papiers courts

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Systèmes conversationnels

Utilisation de modèles de langue (généralement de grande taille) dans une combinaison avec des promesses / questions

• Analyse des sentiments à l'ère des modèles de grande langue: une vérification de la réalité [document]
  • application of the LLM and based on the latter ChatGPT for the variety set of sentiment analysis problems
  • Wenxuan Zhang, Yue Deng, Bing Liu, Sinno Jialin Pan, Lidong Bing
  • Arxiv, 24 mai 2023
• Chatgpt est-il meilleur que les annotateurs humains? Potentiel et limites de Chatgpt pour expliquer le discours de haine implicite [document]
  • Huang Fan, Kwak Haewoon, un Jisun
  • Harvard, février 2023
• Comment les techniques de détection de position évolueraient-elles après le lancement de Chatgpt? [papier]
  • Introducing prompt templater which allows to reach state-of-the art with zero-shot learning!
  • Bowen Zhang, Daijun Ding, Liwen Jing
  • Harvard, décembre 2022

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Modèles de langue

Liste géniale-llm

Graphique

• La comparaison des modèles basés sur Graph- et Seq2Seq- met en évidence la difficulté dans l'analyse des sentiments structurés [Papier] [Code]
  • Gaku Morio, Hiroaki Ozaki, Atsuki Yamaguchi et Yasuhiro Sogawa
  • ACL-Workshop, 2022
• Amélioration de la détection de position zéro-shot et à quelques coups avec graphique de connaissances de bon sens [papier]
  • Rui Liu, Zheng Lin, Yutong Tan1, Weiping Wang
  • ACL-IJCNLP 2021

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Réglages de ressources faibles

• Analyse du sentiment zéro-shot dans les langages à faible ressource à l'aide d'un lexique de sentiment multilingue [papier] [Code]
  • Fajri Koto, Tilman Beck, Zeerak Talat, Iryna Gurevych, Timothy Baldwin
  • NAACL-2024
• Digne-boîte noire pour la langue-model-as-a-service [papier] [code]
  • Non gradient p-tunes, wrapped in API in order to consider large Pre-Trained models (PTMs) adoptation as Service models
  • Tianxiang Sun, Yunfan Shao, Hong Qian, Xuanjing Huang, Xipeng Qiu
  • ARXIV Pré-print, 2022
• P-Tuning V2: le réglage rapide peut être comparable à un réglage fin universellement à travers les échelles et les tâches [papier] [Code]
  • Proceeds Prefix-Tuning idea onto multiple layers of LM-model
  • Xiao Liu, Kaixuan Ji, Yicheng Fu, Zhengxiao DU, Zhilin Yang, Jie Tang
  • DBLP Jornal, 2021
• La puissance de l'échelle pour le réglage rapide économe en paramètres [papier] [code]
  • Prompt-designing, prompt-tuning comparison studies
  • Brian Lester, Rami al-Rfou, Noah constant
  • EMNLP-2021
• GPT comprend aussi [papier] [code]
  • Promt Tuning (p-tuning), ie training only promt token embeddings before and after input sequence (x)
  • Xiao Liu, Yanan Zheng, Zhengxiao DU, Ming Ding, Yujie Qian, Zhilin Yang, Jie Tang
  • 2021
• Préfixe-tun: optimisation des invites continues pour la génération [papier] [code]
  • Training token prefixes for downstream tasks with frozen LM parameters
  • Xiang Lisa Li, Percy Liang
  • ACL / IJCNLP-2021
• Les modèles de langue sont des apprenants à quelques coups [papier]
  • Prompt designing. FS, 1S by presenting context as "[input,result] x k-times", where k > 1 (FewShot), k = 1 (OneShot); ZeroShot includes only descriptor of expected result
  • Tom B. Brown, et. al.
  • Nererips-2020
• AutoPrompt: provoquer des connaissances à partir de modèles de langage avec des invites générées automatiquement [papier] [code]
  • Considering sentiment analysis task as MLM by predicting [MASK]; prompting input (x) with tokens (p1...pk), selected by gradient search (considering that label has corresponding tokens (prompts))
  • Taylor Shin, Yasaman Razeghi, Robert L. Logan IV, Eric Wallace, Sameer Singh
  • EMNLP-2010

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Invites et examen des connaissances

• Analyse des sentiments à l'ère des modèles de grande langue: une vérification de la réalité [document]
  • duplicated from the one in conversational systems section
  • Wenxuan Zhang, Yue Deng, Bing Liu, Sinno Jialin Pan, Lidong Bing
  • Arxiv, 24 mai 2023
• Comment pouvons-nous savoir ce que les modèles de langue savent? [papier] [Code]
  • Implemented model LPAQA: Language model Prompt And Query Archive
  • Zhengbao Jiang, Frank F. Xu, Jun Araki, Graham Neubig
  • Tacl-2010
• Modèles linguistiques comme bases de connaissances? [papier] [Code]
  • Fabio Petroni, Tim Rocktäschel, Patrick Lewis, Anton Bakhtin, Yuxiang Wu, Alexander H. Miller, Sebastian Riedel
  • EMNLP-2019
• Utilisation de Bert pour l'analyse des sentiments basés sur l'aspect via la construction de la phrase auxiliaire [document] [Code]
  • Adopting a predefined prompt (QA/NLI formats) as a TextB input part
  • Chi Sun, Luyao Huang, Xipeng Qiu
  • NAACL-HLT 2019

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Architectures

• Modèles à base de Bert (reprisation d'encodeur de transorfmers) [articles]
  • Considering BERT model as classifier
  • JOOHONG LEE, Extraction de relations impressionnantes
• Basé sur GPT (Recodeur Reprenentation de TransorFmers) [Papiers]
  • Considering GPT model competed for classification task
  • JOOHONG LEE, Extraction de relations impressionnantes
• La comparaison des modèles basés sur Graph- et Seq2Seq- met en évidence la difficulté dans l'analyse des sentiments structurés [Papier] [Code]
  • T5 and mT5 finetunnning , c'est-à-dire l'application de transoformer de transfert texte à texte
  • Gaku Morio, Hiroaki Ozaki, Atsuki Yamaguchi et Yasuhiro Sogawa
  • ACL-Workshop, 2022

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Modèles conventionnels basés sur les réseaux neuronaux

Dans cette section, nous considérons les modèles de réseaux neuronaux basés sur des architectures récurrentes convolutionnelles et récurrentes.

• Pas d'amis ou d'ennemis permanents: suivre les relations entre les nations de la nouvelle [papier]
  • Xiaochuang Han, Eunsol Choi, Chenhao Tan
  • NAACL-HLT 2019
• Réseaux de neurones pour le sentiment ciblé de domaine ouvert [document]
  • Meishan Zhang, Yue Zhang, duy-Tin Vo
  • ACL 2015

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Modèles d'apprentissage automatique conventionnels

• Inférence du sentiment au niveau du document avec le contexte social, faction et discours [document] [document]
  • Eunsol Choi, Hannah Rashkin, Luke Zettlemoyer, Yejin Choi
  • ACL-2016
• Analyse des sentiments: capturer la favorabilité en utilisant le traitement du langage naturel [papier]
  • it is originally called favorability analysis, semantic establishment between sentiment and subject
  • Tetsuya nasukawa, jeonghee yi
  • K-Cap-2003 (ACM)

Modèles basés sur le CRF

• Domaine ouvert Sentiment ciblé [Papier]
  • Margaret Mitchell, Jacqueline Aguilar, Theresa Wilson, Benjamin Van Durme
  • ACL 2013

Modèles applicables verbes basés sur des règles

• Détection de position dans les publications Facebook d'une fête de droite allemande [document]
  • Manfred Klenner, Don Tuggener, Simon Clematide
  • Verb-usages form
  • ACL 2017 (2e atelier sur les modèles de liaison de la sémantique lexicale, sententielle et au niveau du discours)
• Un modèle d'objet de cadrage des rôles et de prédiction d'attitude [document]
  • Object-oriented model
  • ACL 2017 (2e atelier sur les modèles de liaison de la sémantique lexicale, sententielle et au niveau du discours)
• Prédiction conjointe pour l'analyse des sentiments au niveau de l'entité / événement à l'aide de modèles de logique souple probabiliste [papier]
  • Lingjia Deng, Janyce Wiebe
  • EMNLP 2015
• FactBank: Un corpus annoté avec une factualité des événements [papier]
  • Rosser Saurí, James Pustejovsky
  • 2009

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Études et ressources subsidiaires

• Riveter Mesure le pouvoir et la dynamique sociale entre les entités [document]
  • Maria Antoniak, Anjalie Field, Jimin Mun, Melanie Walsh, Lauren F. Klein, Maarten Sap
  • ACL-2023
• Cadres de connotation multilingues: une étude de cas sur les médias sociaux pour l'analyse des sentiments ciblés et les prévisions [document] [Ressources]
  • Hannah Rashkin, Eric Bell, Yejin Choi, Svitlana Volkova
  • ACL-2017
• Apprentissage des modèles de lexico-fonctionnel pour l'affect à la première personne [document]
  • Lena Reed, Jiaqi Wu, Shereen Oraby
  • ACL-2017
• Comprendre les abus: une typologie des sous-tâches de détection de langues abusives [document]
  • Zeerak Waseem, Thomas Davidson, Dana Wardsley, Ingmar Weber
  • ACL-2017
• Frames de connotation: une enquête basée sur les données [document]
  • Hannah Rashkin, Sameer Singh, Yejin Choi
  • ACL-2016
• Les personnages abusent-ils plus que des mots? [papier]
  • Yashar Mehdad, Joel Tetreault
  • SIGDIAL-2016

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Divers

• Vérifier la robustesse de l'inférence de l'opinion [document]
  • Josef Ruppenhofer, Jasper Brandes
  • Konvens 2016

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Thesise

• Atténuation du biais de genre dans le texte en utilisant une réécriture contrôlable non supervisée [Master-Thèse]
  • Maja Brinkmann
  • Université de Paderborn, 2022
    • Connotation Frames (2.1.3.)
    • Connotational Frames and Lexicon (3.1.1.)

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Ensembles de données

• Maintenant (2010 - présent) [Site] - News on the Web Corpus.
  • Contient des données des magazines en ligne et des journaux dans 20 pays anglophones différents de 2010 à l'heure actuelle. (Textes bruts uniquement).
• MPQA-3.0, (2015) [Site] [Papier]
• SNLI [site] [Paper] - Inférence du langage naturel de Stanford
  • 570K Paires de phrases anglaises écrites humaines étiquetées manuellement pour une classification équilibrée avec les étiquettes en impliquant , contradiction et neutre
• Factbank 2009, [papier] - Un corpus a annoté avec une factualité des événements
  • Se compose de 208 documents et contient un total de 9 488, y compris des données de banque de temps; Événements annotés manuellement.
• TimeBank, 2003 [site] [papier]
  • Annoté pour indiquer des événements, des temps et des relations temporelles

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