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买家除了对这个商品进行整体打分外，还会针对一些商品aspect（属性）进行文字评价，例如某个评论『这条裤子的材质很好，但是拉链太拉跨了』。从find-grained（细粒度）评价角度来说，买家对商品的“材质”这一aspect的评价为Positive，对“拉链”这一aspect评价为Negative，但aspect和对应的情感是隐式地体现在评价中，需要我们利用模型抽取出来
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基于方面的情感分析（Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)）任务大家应该已经很熟了，本文的实验基于此。
标题：BERT4GCN: Using BERT Intermediate Layers to Augment GCN for Aspect-based Sentiment Classification
情感分析是文本分类的一种，主要方法是提取文本的表示特征，并基于这些特征进行分类。情感分析根据研究对象的粒度不同可分为文本级、句子级、对象级等，分别对相应单位的文本进行情感倾向分析。其中，较细粒度的情感分析为对象级情感分析（Aspect-level Sentiment Analysis, ASA），任务输入为一段文本和指定的待分析对象，输出为针对该对象的情感倾向。
3. 在src下创建com.xxx.po.Student接口，添加selectStu()、insertStu()方法
---- 新智元报道 编辑：拉燕 桃子 【新智元导读】2022年诺贝尔物理学奖颁给了来自法美奥的3位物理学家。他们通过研究证明了爱因斯坦的质疑是错误的，为量子信息学奠定了基础。 遇事不决，量子力学。 不负众望，今年的诺贝尔物理学奖颁给了量子力学！ 昨天下午，诺贝尔奖委员会宣布将2022年物理学奖颁给法国物理学家Alain Aspect、美国物理学家John F. Clauser，以及奥地利物理学家Anton Zeilinger。 表彰他们「通过光子纠缠实验，确定贝尔不等式在量子世界中不成立，并开创
本文介绍被CCF A类会议SIGIR2022接收的以用户为中心的对话推荐系统的论文。该论文从推荐系统的角度重新审视了现有的对话推荐工作，发现现有方法关注于当前会话的自然语言理解，而忽略了推荐任务中最核心的目标：用户。现有方法本质上当前会话的建模，而忽略了用户建模。而本文发现用户历史会话和相似用户信息也可以很好地辅助用户兴趣建模，特别是在用户当前会话信息较少（冷启动）的场景下效果更佳。
基于aspect的情感分析是细粒度情感分析的一个重要子任务。最近，GNN在已经成功的探索通过模型连接aspect和opinion words。但是，由于依存关系解析（dependency parsing）结果的不准确性以及在线评论的非正式表达和复杂性，改进受到限制。
北京时间2022年10月4日下午，在瑞典首都斯德哥尔摩，瑞典皇家科学院宣布将2022年诺贝尔物理学奖授予法国科学家阿兰·阿斯佩（Alain Aspect）、美国科学家约翰·克劳泽（John F. Clauser）和奥地利科学家安东·蔡林格（Anton Zeilinger），以表彰他们在量子信息科学研究方面作出的贡献。奖金金额1000万瑞典克朗，由获奖者平均分享。
在本次比赛中，采用了自己开发的一个训练框架，来统一处理TensorFlow和PyTorch的模型。在模型代码应用方面，主要基于中国香港科技大学开源的RNet和MnemonicReader做了相应修改。在比赛后期，还加入了一个基于BERT的模型，从而提升了一些集成的效果。
2018年8月-12月，由美团点评、创新工场、搜狗、美图联合主办的“AI Challenger 2018全球AI挑战赛”历经三个多月的激烈角逐，冠军团队从来自全球81个国家、1000多所大学和公司的过万支参赛团队中脱颖而出。其中“后厂村静静”团队-由毕业于北京大学的程惠阁（现已入职美团点评）单人组队，勇夺“细粒度用户评论情感分类”赛道的冠军。本文系程惠阁对于本次参赛的思路总结和经验分享，希望对大家能够有所帮助和启发。
科学技术的快速发展伴随着同行评审科学出版物的指数级增长。与此同时，论文的评审是一个耗时耗力的过程，必须由相应领域的专家来完成。这样一来，为不断增长的论文提供高质量的评审成为一大挑战。那么，有没有可能自动生成论文评审呢？
这里说的是实体识别，马上想到的就是利用分步走解决：先去对文章进行实体识别，然后对提取出来的实体进行情感分类。但是后来一想这样两步的话会使得最终结果的错误率叠加，也就是说第一步做的不好的话会很大程度影响到第二步的结果。其实仔细看一下数据集会发现，它给出的很多样本实体并不是传统实体识别的实体，而是句子中的某一个token。这就跟SemEval2014的subtask 4非常像了，也就是Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)。不说废话了，接下来我们来看看关于ABSA问题都有哪些常用的算法。
2022年10月4日，瑞典皇家科学院在瑞典斯德哥尔摩举行了新闻发布会，瑞典皇家科学院秘书长Hans Ellegren与诺贝尔物理学委员会的两位成员Eva Olsson和Thors Hans Hansson宣布了2022年诺贝尔物理学奖的获得者：Alain Aspect、John F. Clauser和Anton Zeilinger。 三位科学家因他们在量子信息科学领域的杰出工作而共同获得今年的诺贝尔物理学奖。 量子信息科学在许多领域（比如加密领域）有着重要的应用。 法国的Alain Aspect、美国的
餐厅评论中的三个例子来说明 ABSA 中方面aspect、注意力和句法之间的关系。Labeled edges表示依存关系，每个单词下的分数表示由LSTM分配注意力权重。具有高注意力权重的词在「红色框」中突出显示，括号中的词是目标方面target aspect，后面是它们的情感标签。
杨净 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 刚刚，2022年诺贝尔物理学奖揭晓！ 今年的物理学奖颁向量子纠缠的三位科学家，他们分别是阿兰·阿斯佩Alain Aspect，约翰·克劳泽John F. Clauser以及安东·塞林格Anton Zeilinger，以表彰他们用纠缠光子进行实验，证明了贝尔不等式不成立，并以此开创量子信息科学。 换言之，他们成功证明了爱因斯坦是错的。 他们三人将共享1000万瑞典克朗的奖金。值得一提的是，其中塞林格还是潘建伟院士的博士导师。 证明了爱因斯坦是错
前面我们有实战过文本分类的一些模型算法，什么？太简单？！Ok，再开一个坑，接下去整一个稍微复杂点的，情感分析。当然一般的情感分析也是一个分类任务，就可以参考之前文本分类的思路，我们这一系列要看的是「Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)」，关于这一任务的比赛也非常多，可见十分实用呀。enjoy
十八、文字生成图像 55、 DAE-GAN: Dynamic Aspect-aware GAN for Text-to-Image Synthesis 文本转换生成图像是指，从给定的文本描述中生成图像，保持照片真实性和语义一致性。此前方法通常使用句子特征嵌入去生成初始图像，然后用细粒度的词特征嵌入对初始效果进行细化。 文本中包含的“aspect”信息（例如，红色的眼）往往连带几个词，这对合成图像细节信息至关重要。如何更好地利用文本到图像合成中的aspect信息仍是一个未解决的挑战。本文提出一种动态 Asp
本文主要总结下近几年结合评论文本的推荐系统 (Review-based Recommendation)，侧重深度学习的模型，并且开源了一个代码库: Neu-Review-Rec(https://github.com/ShomyLiu/Neu-Review-Rec) 主要完成了数据处理，模型构建，baseline复现等完整的Pipeline。
使用定向包围框（oriented bounding box）进行目标检测可以通过减少与背景区域的重叠来更好地定位有旋转倾斜的目标。现有的OBB方法大多是在水平包围框检测器（horizontal bounding box）上通过引入额外的角度尺度（通过距离损失进行优化）构建的。 但是，由于距离损失只将OBB的角度误差优化至最小，而且与IoU的相关性较松散，因此它对具有高长宽比的目标不敏感。 因此，本文提出了一种新的损失，即Pixels-IoU（PIoU）损失，以利用角度和IoU实现更精确的OBB回归。 PIoU损失是从IoU指标以像素的形式导出的，形式简单但适用于水平和定向包围框。为了证明其有效性，本文评估了ancho-based和anchor-free框架下使用PIoU损失的效果。实验结果表明，PIoU损失可以显著提高OBB检测器的性能，特别是在具有高长宽比和复杂背景的目标检测上。此外，现有的评估数据集不含有大量高长宽比目标，因此引入了新的数据集Retail50K，以鼓励大家应用OBB检测器来处理更加复杂的环境。
本文主要讲解SpringAOP的实现方式有哪些, 业务代码场景来自于上一篇文章 : 《基于 Spring AOP 实现的 通用实验组件 AB实验/AB测试》, 对该业务感兴趣的同学可以看看哈.
经典的细粒度情感分析（ABSA，Aspect-based Sentiment Analysis）主要包含三个子任务，分别为属性抽取、观点抽取以及属性-观点对的情感倾向判定三个级联任务。
因为AopDemo实现了AopDemoInter接口，但做实验的send方法又不在此接口里定义，所以只能用cglib的方式代理。
用户生成的内容(UGC)在近年来有了明显地增长。这些内容大多是文本的，主要通过在线论坛和社交媒体平台产生，同时也包含着用户对公司/组织或者热点事件的观点评论。
本系列文章总结自然语言处理（NLP）中最基础最常用的「文本分类」任务，主要包括以下几大部分：
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
SSD是第一个在 multi-scale feature map ，也就是常说的 feature pyramid 上 生成anchor 的算法。在论文中提到的“default box”，其实就是“anchor”：
今天，重看了 R-CNN 的终极改进版本 Faster R-CNN（NIPS 版）-本文提到的paper，若为特别指明，说的就是此版本。 先说一个学术趣事吧，R-CNN 的 一作是RGB大神，大神的导师也是DPM检测方法的作者；受到微软亚研院 Kaiming HeRGB博士SPP-Net工作的启发，RGB大神博士毕业后在微软 redmond 研究院做出了 Fast R-CNN；而本篇paper，则是Kaiming 和 RGB的合作产生；今年CVPR17 的mask R-CNN也是两位大神的大作。大神们的合
作者: 周婷 方向: 情感分析 学校: 中山大学 论文：Relation-Aware Collaborative Learning for Unified Aspect-Based Sentiment Analysis 录取：ACL2020 单位：武汉大学 任务定义 给定句子，定义三个AE、OE、SC的序列标注问题： AE 目的是预测一个tag序列 （和原始句子等长），其中 分别表示 begining of, inside of, outside of 一个aspect term。 OE 目的是预测一个
在本文中，我们探索了一种简单的方法，为每个方面自动生成离散意见树结构。用到了RL。
Github地址： https://github.com/xiaoqian19940510/text-classification-surveys
最近跟几个做电商NLP的朋友们聊天，有不少收获。我之前从来没想过【搜索】在电商里的地位是如此重要，可能GMV的50%以上都是从搜索来的。巨大的经济价值也极大地推动了技术的发展，他们的工作做得很细致，毕竟一个百分点的点击率后购买率提升也许对应的就是几百亿的成交额。
SSD: Single Shot MultiBox Detector ECCV2016 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd
CLASSIC: Continual and Contrastive Learning of Aspect Sentiment Classification Tasks
论文名称：CopyMTL: Copy Mechanism for Joint Extraction of Entities and Relations with Multi-Task Learning
首先，移动端的适配，还是要先做好的，不管你是使用rem布局，还是使用media进行适配布局（只是单纯的宽度上），布局好了，这里只是宽度自适应了，如果是流式布局的话，这样就已经足够了，对于我们这里的单屏布局，就略显不足了。
随着 ACL 2015 大会的落幕，SIGIR/KDD 2015 大会的召开，以及 EMNLP 2015 accepted papers 的公布，“后 word embedding”时期出现端倪。小S 个人认为未来可能有四个小方向，分别是：interpretable relations, lexical resources, beyond words, beyond English。在分别展开这四个小方向之前，大家可能会问，那 word embedding models 的改进已经画上句号了么？ 对于这个问
这篇文章作者的思路也是将target和context进行交互获取句子的准确表达，利用的模型是attention。与上面几个模型不同的在于，这里考虑了target可能存在好几个word组成的短语，另外添加了一层对于target的attention操作用于计算权重。提出了Interactive Attention Networks(IAN)， 整体模型框架如下：
本文是清华大学徐葳老师组和刘知远老师组发表于 ACL 2019 的工作，论文在远程监督与弱监督融合两种技术之间搭建起了一座桥梁，既通过自动生成模式减轻了对领域专家在技能和工作量上的要求，又通过主动式的少量人工标注自动精炼高质量模式，从而赋能在新关系领域上的快速泛化。
前两天看了一些关于spring aop以及AspectJ的文章，但是总是感觉非常的乱，有的说spring aop跟aspectj相互独立，有的说spring aop依赖于aspectj，有的甚至直接把两者混为一谈。很多专门讲Aspectj的文章也只是搬运了AspectJ的语法，就那么一两点东西，讲来讲去也没有什么新意。甚至很多甚至都是面向IDE编程(教你怎么安装插件，点击菜单)，对AspectJ的使用方式和工作原理都不去分析，离开了IDE的支持甚至连编译都不会了。我认为咱们这些码农平时习惯用IDE并没有问题，但是不仅要做到会用IDE，而且要做到超越IDE，这样才能站到更高一点的视角看出工具的本来面目而不是受工具的局限。 当然，我吐槽了这么多其实并不是想标新立异，只是想找一个写文章的理由。虽然从某种方面讲，可能也算是"茴香豆的X种写法"，但是既然我自己乐在其中，那么开心就好喽。
机器之心专栏 作者：阿里巴巴达摩院 张雯轩 李昕 邴立东 Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)，属于情感分析 Sentiment Analysis 以及观点挖掘 Opinion Mining 方向的一个子领域，从名字也可以直观看出是在 aspect (常译为方面或属性) 级别开展情感和观点的分析。 得益于其丰富的应用场景，最近几年 ABSA 的研究工作不断涌现，各式新任务、新方法层出不穷。这虽然体现出学界对其的关注度，不过无形中也给大家做文献调研增添了不少困难。我们最
从调用栈可以看出，Aspects hook过程主要分4个阶段，hookClass，ASPECTS_ARE_BEING_CALLED，prepareClassAndHookSelector，remove。
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于是提出了一种解决ABSA问题的多粒度注意力网络（Multi-grained Attention Network， MGAN），主要的改进有：
今天跟大家分享一篇昨天新出的场景文本识别方法MASTER，其发明了一种Multi-Aspect 全局上下文建模方法，有效改进了文本识别精度，在多个数据集上取得了目前最好的精度，是最近最值得读的文本识别方面的论文。
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