生成式方面情感分析的动态订单模板预测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了一种基于动态顺序模板（DOT）的 ABSA 方法，通过基于实例级熵动态生成每个实例所需的视图，确保多样化和相关的视图生成，提高 ASQP 和 ACOS 数据集上的 F1 分数，同时显著减少推理时间。
介绍了PFInstruct生成框架，可扩展到任何ABSA子任务，通过添加NLP任务前缀，在SemEval子任务中表现更好，超越了最新结果的Rest14和AOOE子任务，同时在生物医学领域数据集上也取得了有竞争力的结果。
