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细粒度情感分析在到餐场景中的应用

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一、背景

 

作为一家生活服务在线电子商务平台,美团致力于通过科技链接消费者和商户,努力为消费者提供品质生活。到店餐饮(简称到餐)作为美团的核心业务之一,是满足用户堂食消费需求、赋能餐饮商户在线运营的重要平台,在服务百万级别的餐饮商户和亿级别C端用户的过程中,积累了海量的用户评论信息(User Generated Content, UGC),包含了用户到店消费体验之后的真情实感,如果能够有效提取其中的关键的情感极性、观点表达,不仅可以辅助更多用户做出消费决策,同时也可以帮助商户收集经营状况的用户反馈信息。

 

近年来,大规模预训练模型(BERT)、提示学习(Prompt)等NLP技术飞速发展。文本分类、序列标注、文本生成各类自然语言处理任务的应用效果得到显着提升,情感分析便是其中最常见的应用形式之一。它的任务目标在于通过NLP技术手段对输入文本进行分析、处理、归纳、推理,给出文本情感极性判定的结果。

 

按照情感极性判定粒度,可以细分为篇章/整句粒度情感分析、细粒度情感分析(ABSA, Aspect-based Sentiment Analysis)。一般而言,细粒度情感分析的任务目标主要围绕属性(Aspect Term)、观点(Opinion Term)、情感(Sentiment Polarity)三要素展开,可以拆分为属性抽取、观点抽取以及属性-观点对的情感倾向判定三个级联任务。例如,对于给定的用户评论“这家店环境不错,但服务很糟糕”,预期的输出结果为(环境,不错,正向)、(服务,糟糕,负向)。

 

 

到餐算法团队结合到餐业务供给侧、平台侧、需求侧的业务场景,为核心业务链路的智能化提供高效、优质的算法解决方案,通过算法能力辅助业务降本提效。本文结合到餐B/C端业务场景,探索细粒度情感分析技术在用户评价挖掘方向的应用实践。

 

二、目标回顾

 

2.1 业务问题

 

秉承“帮大家吃得更好,生活更好”的使命,到餐面向消费者提供包括套餐、代金券、买单、预订等在内的丰富产品和服务,并通过黑珍珠餐厅指南、大众点评必吃榜等榜单,以及搜索、查询、评价等,帮助消费者更好地作出消费决策。同时,为商家提供一站式的营销服务,帮助餐饮商户沉淀口碑、获取用户、增加复购等,进而轻松管理餐厅。

 

随着餐饮连锁化加速、行业竞争格局激烈,商户管理宽幅和难度逐步加大,商户的经营要求更加精细,数据管理意识更加迫切。用户历史评论中蕴含着大量用户消费后的反馈,是情感分析的重要组成部分,不仅能够描述消费感受,同时也能反映出就餐环境的好坏。因此,做好情感分析有利于帮助餐饮门店提升服务质量,也能够更好地促进消费体验。

 

 

UGC评价分析,主要是从评论文本中挖掘出菜品、服务、食品安全(简称食安)等方面相关信息,获取用户在各个维度的细粒度情感,细致刻画商家的服务现状,如上图2所示。对于餐饮商户,菜品、服务、食安评价分析问题可以拆解如下:

 

 

    1. 菜品评价,主要包括用户评论中的菜品识别、评价属性提取、菜品观点提取、观点情感分类;

 

    1. 服务评价,主要包括用户评论中评价属性提取、服务方面观点提取、观点情感分类;

 

    1. 食安评价,主要包括用户评论中评价属性提取、食安方面观点提取、观点情感分类。

 

 

其中问题2和3是典型的三元组抽取任务,即识别服务或食安方面的(属性,观点,情感)。对于问题1,在服务、食安评价问题的基础上,菜品评价需要识别评论中提及的菜品,相比业界四元组(属性,观点,属性类别,情感)抽取任务,到餐场景下主要为 (菜品,属性,观点,情感)四元组的识别。

 

2.2 技术调研

 

在美团内部,我们针对UGC评价分析问题,调研了相关工作成果,主要为基于MT-BERT预训练模型开发了多任务模型,试图解决情感分析中的ACSA (Aspect-Category Setiment Analysis) 问题以及(属性,观点,情感)三元组抽取问题,并实现了句子粒度的情感分类工具开发,同时开源了基于真实场景的中文属性级情感分析数据集ASAP。但对于美团到餐业务来说,我们需要基于具体场景提出针对性的解决方案,如四元组抽取任务,不能直接复用其他团队的相关技术和工具,因此有必要建设服务于到餐业务场景的细粒度情感分析技术。

 

在业界,我们也调研了行业其他团队如腾讯、阿里在细粒度情感分析方面的相关研究。2019年腾讯AI Lab和阿里达摩院合作,提出了基于两个堆叠的LSTM和三个组件(边界引导、情感一致性和意见增强)的模型,将“BIOES”标注体系与情感正向(Positive)、中性(Neutral)、负向(Negative)结合形成统一标签,可以同时识别属性和情感。同年,阿里达摩院提出了BERT+E2E-ABSA模型结构,进一步解决属性和情感的联合抽取问题,同时提出(属性,观点,情感)三元组抽取任务,并给出了两阶段解决框架,首先分别识别出属性(情感融合为统一标签)和观点,然后判断属性-观点是否配对。

 

自此,业界后续研究开始向三元组联合抽取展开。2021年2月,华为云提出(属性,观点,属性类别,情感)四元组抽取多任务模型,其中一个任务识别属性和观点,另一个任务识别属性类别和情感。2021年4月,腾讯引入Aspect-Sentiment-Opinion Triplet Extraction (ASOTE)任务,提出了一个位置感知的BERT三阶段模型,解决了(属性,观点,情感)三元组抽取问题。

 

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美团到餐本地生活

 

从学术界来看,更关注于如何更好地进行实体抽取、情感分类以及多任务的联合抽取,可能会忽略工业界落地更关注的计算时效性(如多维度标注与情感维度整合,增加计算、存储资源消耗,在有限资源下时长延迟)、效果准确性(如任务模块端到端开发,忽略业务的个性化,直接复用导致准确性降低)等方面要求,导致相关技术方法并不能直接应用于业务场景,需要进一步开发完善才能实现业务的落地。

 

如上表所示,针对以上调研,我们借鉴了美团搜索与NLP部在三元组细粒度情感分析方面的经验,拆解到餐四元组抽取问题,并结合学界最先进的阅读理解、注意力机制等方面的实体抽取、情感分类经验,设计开发了应用于到餐业务的细粒度情感分析解决方案。

 

2.3 技术目标

 

如上文所述,菜品评价主要关注菜品、评价属性、菜品观点和观点情感,而服务、食安评价问题,主要关注服务或食安方面的评价属性、观点和情感。就细粒度情感分析任务而言,可以看出,前一个问题涉及四元组信息,而后两个问题仅涉及三元组信息。

 

 

2.4 主要挑战

 

由于三元组问题可以看作是四元组问题的子问题,不失一般性,下文将重点阐述四元组相关技术挑战。

 

 

 

问题3:如何同时对四元组抽取、识别,减少pipeline方法的错误累计影响?

 

减少pipeline方法的错误累计影响,典型的解决方案是提出同时处理信息抽取和分类任务,即多任务学习。传统的方法是直接尝试多任务学习的思路,但过程中忽略了实体间依赖的关系,甚至远程关联关系。当前也在尝试直接将四元组转化成多任务学习过程,将来期望通过建立实体间pair或triplet关系,进行联合抽取、识别。

 

综上,对于 问题1 和 问题2 ,我们会按照pipeline识别的结果,再利用策略进行抽取结果的优化;对于 问题3 ,整合实体、关系及分类任务,进行联合学习,将有助于减少pipeline方法的错误累计影响。

 

三、细粒度情感分析实践

 

3.1 Pipeline方法

 

如上文2.3的问题2所述,我们采用pipeline的方法,将四元组抽取问题拆解为三个任务,分为实体识别、观点抽取、观点类别和情感分类,如下图4所示:

 

 

3.1.1 实体识别

 

自2018年BERT出现以后,NER模型由传统的LSTM+CRF替换为BERT+CRF(或者BERT+LSTM+CRF),一度是业界NER任务的SOTA模型,近两年来NER任务主要从以下两个方面进行改进:

 

 

    1. 加入额外的特征:如字特征、词特征、词性特征、句法特征、知识图谱表征;

 

    1. 转换任务形式:将NER任务转化为问答(QA, Question Answering)任务或者机器翻译任务。

 

 

考虑到引入额外特征需要构建人工词典,以及转化问答任务形式依赖于人工模板,成本较高,因此采用BERT+CRF模型。

 

学习率调整,模型策略调优。在实验过程中,我们发现BERT+CRF相比简单的BERT+Softmax效果提升甚微,究其原因,由于预训练模型经过微调之后可以学习到具有明显区分度的特征,导致增加CRF层对实体识别结果几乎没有影响。然而,一个好的CRF转移矩阵显然对预测是有帮助的,可以为最后预测的标签添加约束来保证预测结果的合理性。进一步实验后发现,通过调整BERT和CRF层的学习率,如BERT使用较小的学习率而CRF层使用100倍于BERT的学习率 (即$e2/e1>100$,如图5所示),最终BERT+CRF的效果相比BERT+Softmax有了较明显的提升。此外,在传统NER模型LSTM+CRF基础上,我们也实验了BERT+LSTM+CRF,但效果居然有些许下降,而且预测时间也增加了,因此最终没有引入LSTM层。

 

 

3.1.2 观点抽取

 

观点抽取任务在业界也称为Target-oriented Opinion Words Extraction(TOWE),旨在从评论句子中抽取出给定目标对应的观点词。观点抽取也可以看作是一种NER任务,但若评论涉及多个实体和观点,如何准确抽取所有“实体-观点”关系是一个技术挑战。借鉴MRC(Machine Reading Comprehension)任务的思想,通过构建合理的Query引入先验知识,辅助观点抽取。

 

QA任务形式,观点抽取建模。如图6所示,模型整体由预训练层和输出层两部分组成。输出层我们使用了常规QA任务输出,包括开始标签(Start Label)和结束标签(End Label),但需要人工设计Quey。参考论文经验,以图3为例,实验发现Query设计为“找出鲜虾馅饺子口味、口感、分量、食材、卖相、价格、卫生以及整体评价”效果最好,可能融入了观点描述信息,更加有助于观点抽取。考虑到QA任务天然有类别不平衡的问题,因此损失函数引入针对类别不平衡的Focal Loss,用于提升观点抽取模型的效果。由于观点抽取也可以看作是NER任务,故我们尝试将输出层设计为CRF层,但实验效果并不理想,可能由于观点语句长度不一且比较个性化,影响模型识别。另一方面,考虑到Google中文预训练模型BERT是以字粒度为切分,没有考虑到传统NLP中的中文分词,在预训练层我们将BERT模型替换为哈工大开源的中文预训练模型,如BERT-wwm-ext、RoBERTa-wwm等,最终模型效果取得进一步提升。

 

 

3.1.3 观点类别和情感分类

 

观点类别和情感分类可以看作两个分类任务,其中菜品评价四元组任务的观点类别包含口感、口味、分量、食材、卖相、价格、卫生、菜品整体等8个标签,而情感包含正向、中性、负向、未提及等4个标签,都是业务预定义好的。考虑到用户评论提及某个菜品的观点可能涉及多个维度,若每个维度单独建模,需要构建多个模型,较复杂且维护困难。结合ATAE-LSTM和NLP中心情感分析的经验和到餐业务特点,模型整体结构设计为多任务多分类学习框架。

 

多任务多分类模型,联合建模观点类别和情感。如图7所示,模型整体分为两个部分,分别为BERT共享层和Attention独享层,其中BERT共享层学习观点Embedding表示,Attention独享层学习观点在各个观点类别的情感倾向。考虑到评论中各部分会聚焦不同的观点维度,通过引入Attention结构,使得模型更加关注特定维度相关的文本信息,进而提升整体效果。

 

 

3.2 联合学习

 

pipeline方法的优点是将目标问题拆分为多个子模块问题,对子模块分别优化,通过后处理能在一定程度上解决实体间多对多关系的问题。然而,pipeline方法也会存在一些致命缺陷,主要包括:

 

 

    1. 误差传播,实体识别模块的错误会影响到观点抽取模型的性能;

 

    1. 忽略了任务之间的关联性,如实体和观点往往一起出现,如果可以知道观点,那幺也能判断出所描述的实体,而pipeline方法显然不能利用这些信息;

 

    1. 信息冗余,由于需要对识别出来的实体都要进行观点抽取,以及提取出的观点都要进行分类,产生一些无效的匹配对,提升错误率。

 

 

参考业界情感分析联合学习现状,主要为(属性,观点,情感)三元组联合抽取。结合到餐业务场景特点(如挑战2.3的问题2所述),整体设计为两阶段模型,第一阶段为对菜品实体、观点和情感联合训练,第二阶段为对观点进行分类,进而得到四元组识别的结果。

 

3.2.1 三元组联合抽取

 

目前在学术界,三元组(属性,观点,情感)联合抽取的方法主要包括序列标注方法、QA方法、生成式方法等。结合菜品分析场景和pipeline方法中观点抽取模块的经验,我们采取了QA式的联合抽取方法,主要参考模型Dual-MRC。

 

Dual-MRC模型的改进,三元组联合抽取建模。在模型设计过程中,由于Dual-MRC模型分类情感倾向是对某个属性的整体评价,即一个属性只对应一个情感。然而,在到餐业务场景中,新增了菜品实体的识别,同时UGC评论中存在对同一个菜品实体包含不同观点及情感倾向。如图3所示,“味道特别好”表达了对“鲜虾饺子”正向情感,而“有点贵”显然表达了负面情感。因此,我们对Dual-MRC模型进行了改造,将观点和情感标签整合成统一标签。如图8所示,到餐Dual-MRC整体结构基于双塔BERT模型,通过引入两个Query,左边负责抽取菜品实体,右边负责抽取观点和观点情感,从而实现三元组联合抽取。

 

 

模型结构说明:

 

 

    1. 整体是由两个部分组成,左边BERT抽取菜品实体,右边BERT抽取观点和观点情感,将观点和情感构成统一标签B-{POS,NEU,NEG},I-{POS,NEU,NEG}以及O,其中未提及情感被整合到O标签中;

 

    1. 参考pipeline方法经验,构建两个Quey,左边Quey1构建为“找出评论中的菜品”,右边Quey2构建为“找出鲜虾馅饺子口味、口感、分量、食材、卖相、价格、卫生以及整体评价”;

 

    1. 训练阶段,对于左边标注的每个菜品实体,都需要重复右边流程,两边模型共享参数进行训练;预测阶段,由于实体不可知,采用pipeline方式,首先左边部分抽取出所有的菜品实体,然后对于每个实体输入到右边部分,抽取出观点和观点情感。

 

 

在此基础上,我们也探索了四元组联合抽取的可能,具体操作为对右边Query2进行改造,如“找出鲜虾馅饺子口味评价”,对于每个观点类别都需要构建Query进行预测,从而实现四元组联合抽取。但考虑计算量级较大且耗时较长,最终将观点类别另做预测。

 

3.2.2 观点类别分类

 

 

观点类别分类,显然是一个文本分类问题,通常做法是基于BERT分类,取[CLS]位置的Embedding,接一个全连接层和Softmax层即可。在到餐业务场景中,主要面临少样本问题,参考业界NLP少样本解决方法,以基于对比学习的R-drop方法和基于Prompt的第四范式为代表。我们在BERT模型结构基础上,分别实验了Prompt模板方法(如图9所示)和R-drop数据增强(如图10所示)。其中,Prompt模板主要借鉴P-tuning的思想,采取自动化构建模板的方式,基于MLM任务解决问题。

 

 

图9中[u1]~[u6]代表BERT词表里边的[unused1]~[unused6],即使用未出现的Token构建模板,Token数目为超参数。实验结果发现,基于BERT的预训练模型,结合P-tuning或R-drop结构,分类效果都能得到一定的提升,且P-tuning的效果略优于R-drop,后续还会持续探索少样本解决方法。

 

四、在到餐业务中的应用

 

4.1 模型效果对比

 

利用到餐的UGC标注数据,对于四元组识别进行了整体效果测评,最终以整体四元组的精确率和召回率计算F1值作为性能评估指标。如图11所示,采用经典的BERT+CRF模型进行实体抽取,在到餐评论标注数据仅达到0.61的F1,经过学习率等调参(Baseline Tuning)优化之后,F1值提升2.61%。如上文所述,在观点抽取模块中,将序列标注问题转化成问答(QA)问题后,采用BERT+MRC模型,F1显着提升至0.64,提升了5.9%,表明问题转化获得较大收益。此外,采用哈工大中文预训练BERT仍取得一定幅度的提升,F1提升至0.65。注意,图11中的模型迭代表示四元组问题中重点优化模块的模型,最终评测四元组整体效果来进行对比分析。

 

 

4.2 业务应用场景

 

 

品牌仪表盘

 

品牌仪表盘作为旗舰店能力的重要环节,提供品牌层面的数据服务,助力生意增长。产品定位为头部餐饮品牌的数据中心,具备基础的数据披露能力,通过量化业务效果,指导商户经营决策。由于大客在平台沉淀了丰富的线上信息(大量的交易/流量/评论数据),可挖掘分析空间较大。应用细粒度情感分析技术从评论数据中挖掘菜品维度、服务维度、食品安全维度相关信息,量化商户经营表现,指导经营动作。关于菜品的用户反馈监控,品牌商户更关注菜品、口味、口感等维度的用户反馈。如上文所述模型迭代后,菜品情感、口味情感、口感情感识别准确率都得到一定的提升。

 

到餐商户菜品信息优化

 

随着到餐加强了菜品信息建设,主要包括在生产层面上,整合了商户各来源菜品数据,建设了商户菜品中心,并优化了C端菜品UGC上传功能,有效补充UGC菜品生产;在消费层面上,整合了商户通菜品和网友推荐菜菜品,并基于菜品信息的完善,优化了C端菜品信息的内容聚合及展示消费。同时配合到餐业务,持续通过评价信息生产建设赋能,更多的引导用户从评价生产层面进行商户菜品的描述介绍。主要针对到餐商户菜品关联的评价信息,进行信息联动与展示层面的优化,相比迭代前,有评价菜品覆盖率得到较大的提升。

 

开店宝评价管理

 

商家通过提供餐饮服务来获取用户,用户消费后通过评价给商家以反馈,促使商家去不断优化,提供更好的服务,从而获取更多的用户,达到正向循环。评价分析的意义在于建立起评价和餐饮服务之间的通道,实现评价对服务的正向促进循环。通过分析评价内容,帮助商家发现餐厅在菜品、服务、环境等方面,做得好和做得不好的地方,进而针对性的改善。相比迭代前,菜品、服务、环境维度关联评论数得到很大的提升。

 

五、未来展望

 

经过近一年的建设,情感分析相关能力不但成功应用到到餐商户经营、供应链等业务,而且优化了多源菜品信息,辅助品牌商户进行用户反馈监控,提升商户服务能力。在联合学习探索上,目前主要将四元组问题转化为两阶段模型,如图11所示,F1值有所下降,仅达到0.63。究其原因,可能是在三元组联合抽取模型中,忽略了实体间的关系,尤其长程关系 (如上文2.4的问题3所述),导致性能不足预期。接下来,将进一步提升情感分析四元组抽取能力,挖掘UGC中用户的核心需求以及重要反馈。在技术方面,将持续进行模型迭代演进,主要涉及:

 

 

    1. 持续优化现有模型,保证质量的同时也要提升效率

 

 

实验结果还有很大的改进空间,需要进一步探索模型优化方法,如优化预训练模型,使用MT-BERT等,以及在联合抽取中进一步引入实体间关系,来提升四元组抽取的性能。

 

 

    1. 深度探索情感分析领域,建设四元组联合抽取模型

 

 

主要通过改造Query实现四元组抽取,但是计算量级较大,需要探索模型结构优化,减少冗余的计算量,使其满足四元组联合抽取。

 

 

    1. 建设细粒度情感分析通用框架

 

 

到餐场景涉及多个情感分析场景,需要建设灵活方便的通用框架,有助于快速支持业务,以及减少资源消耗。

 

未来,团队将持续优化应用技术,解决到餐业务场景中的情感分析需求。细粒度情感分析是具有挑战和前景的任务,到店餐饮算法团队将和各位读者共同持续探索和研究。

 

六、参考文献

[1] Liu, B. 2012. Sentiment analysis and opinion mining. Synthesis lectures on human language technologies 5(1):1–167.
[2] Peng, H. Xu, L. Bing, L. Huang, F. Lu, W. and Si, L.2020. Knowing What, How and Why: A Near Complete Solution for Aspect-Based Sentiment Analysis. In AAAI, 8600–8607.
[3] Li, X. Bing, L. Li, P. and Lam, W. 2019a. A unified model for opinion target extraction and target sentiment prediction. In AAAI, 6714–6721.
[4] Zhao, H. Huang, L. Zhang, R. Lu, Q. and Xue, H. 2020. SpanMlt: A Span-based Multi-Task Learning Framework for Pair-wise Aspect and Opinion Terms Extraction. In ACL, 3239–3248.
[5] Y. Mao, Y. Shen, C. Yu, and L. Cai. 2021. A joint training dual-mrc framework for aspect based sentiment analysis. arXiv preprint arXiv:2101.00816.
[6] 华为云细粒度文本情感分析及应用
[7] 杨扬、佳昊等. 美团BERT的探索和实践.
[8] 任磊,步佳昊等. 情感分析技术在美团的探索与应用.
[9] Bu J, Ren L, Zheng S, et al. ASAP: A Chinese Review Dataset Towards Aspect Category Sentiment Analysis and Rating Prediction. In Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. 2021.
[10] Xin Li, Lidong Bing, Wenxuan Zhang, and Wai Lam. Exploiting BERT for end-to-end aspect-based sentiment analysis. In [email protected], 2019.
[11] Xu, L. Li, H. Lu, W. and Bing, L. 2020. Position-Aware Tagging for Aspect Sentiment Triplet Extraction. In EMNLP, 2339–2349.
[12] Chen, S. Wang, Y. Liu, J. and Wang, Y. 2021a. Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction. In AAAI.
[13] Yan, H. Dai, J. Qiu, X. Zhang, Z. et al. 2021. A Unified Generative Framework for Aspect-Based Sentiment Analysis. arXiv preprint arXiv:2106.04300.
[14] Wenxuan Zhang, Xin Li, Yang Deng, Lidong Bing, and Wai Lam. 2021. Towards Generative Aspect-Based Sentiment Analysis. In ACL/IJCNLP 2021, 504–510.
[15] Li Yuncong, Fang Wang, Zhang Wenjun, Sheng-hua Zhong, Cunxiang Yin, & Yancheng He. 2021. A More Fine-Grained Aspect-Sentiment-Opinion Triplet Extraction Task. arXiv: Computation and Language.
[16] Devlin, J. Chang, M.-W. Lee, K. and Toutanova, K. 2019. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. In NAACL-HLT, 4171–4186.
[17] Yue Zhang and Jie Yang. 2018. Chinese ner using lattice lstm. arXiv preprint arXiv:1805.02023.
[18] Li, X. Yan, H. Qiu, X. and Huang, X. 2020. FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer. arXiv preprint arXiv:2004.11795 .
[19] Tareq Al-Moslmi, Marc Gallofré Ocaña, Andreas L. Opdahl, and Csaba Veres. 2020. Named entity extraction for knowledge graphs: A literature overview. IEEE Access 8 (2020), 32862– 32881.
[20] X. Li, J. Feng, Y. Meng, Q. Han, F. Wu, and J. Li. 2020. A unified MRC framework for named entity recognition. In ACL, 5849–5859.
[21] Jana Strakova, Milan Straka, and Jan Hajic. 2019. Neural architectures for nested ner through linearization. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 5326–5331.
[22] Yequan Wang, Minlie Huang, Li Zhao, and Xiaoyan Zhu. 2016. Attention-based lstm for aspect-level sentiment classification. In Proceedings of the conference on empirical methods in natural language processing, 606–615.
[23] Liang X, Wu L, Li J, et al. R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks[J]. arXiv preprint arXiv:2106.14448, 2021.
[24] P. Liu, W. Yuan, J. Fu, Z. Jiang, H. Hayashi, and G. Neubig. 2021. Pre-train, prompt, and predict: A systematic survey of prompting methods in natural language processing. arXiv preprint arXiv:2107.13586.
[25] X. Liu, Y. Zheng, Z. Du, M. Ding, Y. Qian, Z. Yang, and J. Tang. 2021. Gpt understands, too. arXiv preprint arXiv:2103.10385.

七、术语解释

 

术语解释
ABSA细粒度情感分析,Aspect-based Sentiment Analysis
NER命名实体识别,Named Entity Recognition
TOWE面向目标的观点词抽取,Target-oriented Opinion Words Extraction
MRC阅读理解,Machine Reading Comprehension
MLM语言掩码模型,Masked Language Model
BERT基于变换器的双向编码器表示,Bidirectional Encoder Representations from Transformers
CRF条件随机场,Conditional Random Fields
LSTM长短期记忆,Long Short-Term Memory
R-drop基于dropout的正则策略,regularization strategy upon dropout

 

八、作者介绍

 

储哲、王璐、润宇、马宁、建林、张琨、刘强,均来自美团到店事业群/平台技术部。

 

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