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DS$^2$-ABSA：基于双流数据合成和标签精细化的少样本基于方面的情感分析
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了DS$^2$-ABSA框架，旨在解决低资源环境下少样本基于方面的情感分析中的数据稀缺问题。该框架通过关键点驱动和实例驱动生成多样化样本，并集成标签精细化模块以提高标签准确性。实验结果表明，DS$^2$-ABSA在性能上显著优于以往方法。
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关键要点
- 本研究提出了DS$^2$-ABSA框架，旨在解决低资源环境下少样本基于方面的情感分析中的数据稀缺问题。
- DS$^2$-ABSA框架通过关键点驱动和实例驱动生成多样化的高质量样本。
- 该框架集成了标签精细化模块，以提高合成标签的准确性。
- 实验结果表明，DS$^2$-ABSA在性能上显著优于以往的少样本ABSA解决方案和其他基于LLM的数据生成方法。
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