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介绍了GHI，一种基于条件超图关联的Graphormer框架，用于面向方面的情感分析。该框架将语言证据表示为令牌-超边关联关系，在六个基准测试上以仅247M参数达到了最先进的性能。
本文提出了一种结合认知评价理论的 Task-Routed Mixture-of-Experts 模型用于隐式情感分析，通过引入辅助任务来改善从上下文中推理情感的能力，并优于现有方法。
本文介绍了利用半自动符号传播（SSP）方法，构建用于电子商务评论细粒度方面级情感分析的韩语评价标注语料库（EVAD）。并在该数据集上评估了KoBERT和KcBERT模型，在方面-值对识别任务上取得了较高的F1分数。