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

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。