通过信息瓶颈学习内在维度以实现可解释的基于方面的情感分析
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。基于梯度的解释方法在自然语言处理中被越来越多地用于解释神经模型，该论文提出了一种基于信息瓶颈的梯度解释框架用于方面感情分析，通过识别与情感相关的特征，显著提高了模型的性能和可解释性。
该研究提出了一种名为KGAN的知识图增强网络，用于细粒度情感分析任务。该方法通过学习语境和句法表示来捕获情感特征，并结合知识图和RoBERTa模型获取方面特定的知识表示。实验证明该方法在ABSA数据集上取得了最先进的性能。
