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使用伪标签评分器进行方面情感四元预测的自训练
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种自训练框架，通过伪标签评分器过滤不匹配的部分，增强自训练的效果，解决了Aspect Sentiment Quad Prediction (ASQP)在方面情感分析中的挑战。同时，还探讨和展示了在比较数据集中使用大型语言模型替代人工注释的可行性。
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关键要点
- 提出了一种自训练框架，通过伪标签评分器过滤不匹配的部分。
- 该框架旨在增强自训练的效果，解决ASQP在方面情感分析中的挑战。
- ASQP任务涉及预测评论的四元组，包括方面术语、方面类别、意见术语和情感极性。
- 探索了使用大型语言模型替代人工注释的可行性。
- 实验结果证明了使用大型语言模型进行数据集注释的可行性。
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