In order to solve the problem that one model cannot be used for multi-domain sentiment analysis, this paper proposes a multi-domain text sentiment analysis method based on prompt tuning, called MSAPT. With the help of hard prompts, indicating the domain of the emotional...
各领域文本学习中,保持模型冻结,通过prompt tuning使模型学习到下游各领域情感文本的特征.MSAPT仅需保存一个模型和一些参数量远远小于模型的prompt,实现了多领域情感分析.在多个属于不同领域的情感文本数据集上进行实验,结果表明仅进行prompt tuning时,MSAPT效果优于模型微调(model tuning)的.最后,分别对适应特定领域的...
1、情感分析、主题分类和自然语言推理 (NLI) 的实验证实了我们方法的有效性,「当使用完全相同的语言器和可比较的模式时,它的性能大大优于Prompt方法」,平均优于提示8.8个点。 2、下表展示了使用不同语言表达器的情绪分类结果,发现提示和挖掘都对语言器的选择高度敏感,但将它们结合起来可以得到相对较好的结果。 3...
针对无法用一个模型进行高效多领域情感分析的问题,提出了基于提示微调(prompt tuning)的多领域文本情感分析方法MSAPT。借助hard prompt,指示情感文本的所属领域和待选的情感标签,调动不同领域情感分析相关的知识,再为情感分析预训练一个统一的“通才模型”,在下游的各领域文本学习中,保持模型冻结,通过prompt tuning使...
In order to solve the problem that one model cannot be used for multi-domain sentiment analysis, this paper proposes a multi-domain text sentiment analysis method based on prompt tuning, called MSAPT. With the help of hard prompts, indicating the domain of the emotional text and the selected...