本文介绍了一种将ABSA子任务转换为生成式公式的方法，并利用预训练模型BART解决所有ABSA子任务的端到端框架。实验证明该方法在四个数据集上取得了显著的性能提升，为ABSA子任务提供了统一的解决方案。

本研究提出了一种新颖的深度概率模型的生成式公式，通过随机变分推断建模函数及其导数，以表征模型和约束参数的后验分布，实现对函数动态的“软”约束。该方法可以准确可伸缩地量化预测和参数的不确定性。

本文使用预训练序列到序列模型BART，通过生成式公式解决所有ABSA子任务，实现了统一的端到端框架。实验结果表明，在四个ABSA数据集上实现了实质性的性能提升。