最近的知名作品表明，基于方面的情感分类（ABSC）令人鼓舞，而隐性方面情感建模仍然是必须解决的问题。我们的初步研究表明，隐式方面的情感通常取决于相邻方面的情感，这表明我们可以通过局部情感依赖性建模提取隐式情感。我们根据经验情感模式（SP）制定了局部情感聚合范式（LSA），以解决情感依赖性建模。与现有方法相比，LSA是一种有效的方法，它可以在局部情感聚合窗口中学习隐性情感，该窗口解决了效率问题并避免了基于语法的方法的令牌节点对齐问题。此外，我们根据梯度下降来完善一种差分加权方法，该方法指导了情感聚合窗口的构建。根据实验结果，LSA对所有客观的ABSC模型都有有效，可以在三个公共数据集上获得最先进的性能。 LSA是一种自适应范式，准备适应现有模型，我们发布代码以提供洞察力以改善现有的ABSC模型。

基于方面的情感分析（ABSA）旨在预测对给定方面表达的情感极性（SC）或提取意见跨度（OE）。 ABSA的先前工作主要依赖于相当复杂的特定方面特征诱导。最近，审计的语言模型（PLM），例如伯特（Bert）已被用作上下文建模层，以简化特征感应结构并实现最新性能。但是，这种基于PLM的上下文建模可能不是特定于方面的。因此，一个关键问题的探索还不足：如何通过PLM更好地建模特定方面的上下文？为了回答这个问题，我们试图以非侵入性的方式通过PLM增强特定方面的上下文建模。我们提出了三个特定于方面的输入转换，即伴侣，方面提示和方面标记。通过这些转变，可以实现非侵入性方面的PLM，以促进PLM，以便更多地关注句子中特定方面的环境。此外，我们为ABSA（ADVABSA）制定了对抗性基准，以查看特定于方面的建模如何影响模型的鲁棒性。 SC和OE的标准和对抗性基准的广泛实验结果证明了该方法的有效性和鲁棒性，从而在OE上产生了新的最新性能和SC上的竞争性能。

As an important fine-grained sentiment analysis problem, aspect-based sentiment analysis (ABSA), aiming to analyze and understand people's opinions at the aspect level, has been attracting considerable interest in the last decade. To handle ABSA in different scenarios, various tasks are introduced for analyzing different sentiment elements and their relations, including the aspect term, aspect category, opinion term, and sentiment polarity. Unlike early ABSA works focusing on a single sentiment element, many compound ABSA tasks involving multiple elements have been studied in recent years for capturing more complete aspect-level sentiment information. However, a systematic review of various ABSA tasks and their corresponding solutions is still lacking, which we aim to fill in this survey. More specifically, we provide a new taxonomy for ABSA which organizes existing studies from the axes of concerned sentiment elements, with an emphasis on recent advances of compound ABSA tasks. From the perspective of solutions, we summarize the utilization of pre-trained language models for ABSA, which improved the performance of ABSA to a new stage. Besides, techniques for building more practical ABSA systems in cross-domain/lingual scenarios are discussed. Finally, we review some emerging topics and discuss some open challenges to outlook potential future directions of ABSA.

文本情绪分析（也称为意见挖掘）是对实体表达的人们观点，评估，态度和情感的计算的研究。文本情绪分析可以分为文本级别的情感分析，森林级别的情感分析和方面级别的情感分析。基于方面的情感分析（ABSA）是情感分析领域中的精细任务，该任务旨在预测各个方面的极性。训练前神经模型的研究显着改善了许多自然语言处理任务的性能。近年来，培训模型（PTM）已在ABSA中应用。因此，有一个问题，即PTM是否包含ABSA的足够的句法信息。在本文中，我们探讨了最近的Deberta模型（解码增强的BERT，并引起注意），以解决基于方面的情感分析问题。 Deberta是一种基于Transformer的神经语言模型，它使用自我监督的学习来预先培训大量原始文本语料库。基于局部环境重点（LCF）机制，通过整合Deberta模型，我们为基于方面的情感分析的多任务学习模型。该实验导致了Semeval-2014最常用的笔记本电脑和餐厅数据集，而ACL Twitter数据集则表明，具有Deberta的LCF机制具有显着改善。

基于宽高的情绪分析（ABSA）是一种细粒度的情绪分析任务。为了更好地理解长期复杂的句子，并获得准确的方面的信息，这项任务通常需要语言和致辞知识。然而，大多数方法采用复杂和低效的方法来结合外部知识，例如，直接搜索图形节点。此外，尚未彻底研究外部知识和语言信息之间的互补性。为此，我们提出了一个知识图形增强网络（kgan），该网络（kgan）旨在有效地将外部知识与明确的句法和上下文信息纳入。特别是，kgan从多个不同的角度来看，即基于上下文，语法和知识的情绪表示。首先，kgan通过并行地了解上下文和句法表示，以完全提取语义功能。然后，KGAN将知识图形集成到嵌入空间中，基于该嵌入空间，基于该嵌入空间，通过注意机制进一步获得了方面特异性知识表示。最后，我们提出了一个分层融合模块，以便以本地到全局方式补充这些多视图表示。关于三个流行的ABSA基准测试的广泛实验证明了我们康复的效果和坚固性。值得注意的是，在罗伯塔的预用模型的帮助下，Kggan实现了最先进的性能的新记录。

基于方面的情感分析（ABSA）是一项精细的情感分析任务，旨在使特定方面的情感极性推断对齐方面和相应的情感。这是具有挑战性的，因为句子可能包含多个方面或复杂（例如，有条件，协调或逆境）的关系。最近，使用图神经网络利用依赖性语法信息是最受欢迎的趋势。尽管取得了成功，但在很大程度上依赖依赖树的方法在准确地建模方面的对准及其单词方面构成了挑战，因为依赖树可能会提供无关的关联的嘈杂信号（例如，“ conj”之间的关系“ conj”之间的关系。图2中的“伟大”和“可怕”。在本文中，为了减轻这个问题，我们提出了一个双轴法意识到的图形注意网络（BISYN-GAT+）。具体而言，bisyn-gat+完全利用句子组成树的语法信息（例如，短语分割和层次结构），以建模每个方面的情感感知环境（称为内在文章）和跨方面的情感关系（称为跨性别的情感）称为Inter-Contept）学习。四个基准数据集的实验表明，BISYN-GAT+的表现始终超过最新方法。

基于方面的情感分析（ABSA）是一项精细的情感分析任务，它的重点是检测句子中的情感极性。但是，它始终对多方面的挑战敏感，在句子中，多个方面的特征将相互影响。为了减轻此问题，我们设计了一个新颖的培训框架，称为对比度跨通道数据增强（C3 DA），该框架利用了一个内域的发电机来构建更多的多种相应样本，然后通过对比度模型通过对比度学习的稳健性，从而通过对比度学习的稳健性这些生成的数据。实际上，鉴于生成预审预测的语言模型和一些有限的ABSA标记数据，我们首先采用一些参数效率的方法来执行内域微调。然后，所获得的内域发生器用于从两个通道（即方面增强通道和极性增强通道）生成合成句子，该句子分别在给定的方面和极性上生成句子条件。具体而言，我们的C3 DA以跨渠道的方式执行句子生成以获取更多句子，并提出了熵最小化过滤器以滤除低质量生成的样品。广泛的实验表明，我们的C3 DA可以在准确性和宏观上胜过约1％的基准，而不会增加1％。代码和数据在https://github.com/wangbing1416/c3da中发布。

基于方面的情绪分析旨在确定产品评论中特定方面的情感极性。我们注意到，大约30％的评论不包含明显的观点词，但仍然可以传达清晰的人类感知情绪取向，称为隐含情绪。然而，最近的基于神经网络的方法几乎没有关注隐性情绪，这一审查有所关注。为了克服这个问题，我们通过域名语言资源检索的大规模情绪注释的Corpora采用监督对比培训。通过将隐式情感表达式的表示对准与具有相同情绪标签的人，预培训过程可以更好地捕获隐含和明确的情绪方向，以便在评论中的方面。实验结果表明，我们的方法在Semeval2014基准上实现了最先进的性能，综合分析验证了其对学习隐含情绪的有效性。

The rapid development of aspect-based sentiment analysis (ABSA) within recent decades shows great potential for real-world society. The current ABSA works, however, are mostly limited to the scenario of a single text piece, leaving the study in dialogue contexts unexplored. In this work, we introduce a novel task of conversational aspect-based sentiment quadruple analysis, namely DiaASQ, aiming to detect the sentiment quadruple of target-aspect-opinion-sentiment in a dialogue. DiaASQ bridges the gap between fine-grained sentiment analysis and conversational opinion mining. We manually construct a large-scale, high-quality Chinese dataset and also obtain the English version dataset via manual translation. We deliberately propose a neural model to benchmark the task. It advances in effectively performing end-to-end quadruple prediction and manages to incorporate rich dialogue-specific and discourse feature representations for better cross-utterance quadruple extraction. We finally point out several potential future works to facilitate the follow-up research of this new task. The DiaASQ data is open at https://github.com/unikcc/DiaASQ

基于方面的情绪分析（ABSA）任务由三个典型的子特点组成：术语术语提取，意见术语提取和情感极性分类。这三个子组织通常是共同执行的，以节省资源并减少管道中的错误传播。但是，大多数现有联合模型只关注编码器共享的福利在子任务之间共享，但忽略差异。因此，我们提出了一个关节ABSA模型，它不仅享有编码器共享的好处，而且还专注于提高模型效率的差异。详细地，我们介绍了双编码器设计，其中一对编码器特别侧重于候选方识对分类，并且原始编码器对序列标记进行注意。经验结果表明，我们的拟议模型显示了鲁棒性，并显着优于前一个基准数据集的先前最先进。

最近对结构偏见进行了针对情感三胞胎提取（ASTE）的利用，并改善了性能。另一方面，人们认识到，明确纳入结构偏见会对效率产生负面影响，而预验证的语言模型（PLM）已经可以捕获隐式结构。因此，出现了一个自然的问题：在PLM的背景下，结构性偏见仍然是必要的吗？为了回答这个问题，我们建议通过使用适配器在PLM中整合结构偏置并使用便宜的计算相对位置结构来代替句法依赖性结构来解决效率问题。基准评估是在Semeval数据集上进行的。结果表明，我们提出的结构适配器对PLM有益，并在一系列强大的基准范围内实现最先进的性能，但具有光参数需求和延迟较低。同时，我们引起了人们的担忧，即当前的评估默认值为小规模的数据不足。因此，我们为ASTE发布了一个大型数据集。新数据集的结果暗示，结构适配器在大规模上自信地有效和有效。总体而言，我们得出一个结论，即即使使用PLM，结构偏见仍然是必要的。

基于多模式方面的情感分类（MABSC）是一项新兴的分类任务，旨在将给定目标的情感分类，例如具有不同模式的数据中提到的实体。在带有文本和图像的典型多模式数据中，以前的方法不能充分利用图像的细颗粒语义，尤其是与文本的语义结合在一起，并且不完全考虑对细粒图像之间的关系进行建模信息和目标，这导致图像的使用不足和不足以识别细粒度的方面和意见。为了应对这些局限性，我们提出了一个新的框架SEQCSG，包括一种构建顺序跨模式语义图和编码器模型的方法。具体而言，我们从原始图像，图像标题和场景图中提取细粒度的信息，并将它们视为跨模式语义图的元素以及文本的令牌。跨模式语义图表示为具有多模式可见矩阵的序列，指示元素之间的关系。为了有效地利用跨模式语义图，我们建议使用目标提示模板的编码器解码器方法。实验结果表明，我们的方法优于现有方法，并在两个标准数据集MABSC上实现了最新方法。进一步的分析证明了每个组件的有效性，我们的模型可以隐含地学习图像的目标和细粒度信息之间的相关性。

Aspect-based sentiment analysis (ABSA) aims at extracting opinionated aspect terms in review texts and determining their sentiment polarities, which is widely studied in both academia and industry. As a fine-grained classification task, the annotation cost is extremely high. Domain adaptation is a popular solution to alleviate the data deficiency issue in new domains by transferring common knowledge across domains. Most cross-domain ABSA studies are based on structure correspondence learning (SCL), and use pivot features to construct auxiliary tasks for narrowing down the gap between domains. However, their pivot-based auxiliary tasks can only transfer knowledge of aspect terms but not sentiment, limiting the performance of existing models. In this work, we propose a novel Syntax-guided Domain Adaptation Model, named SDAM, for more effective cross-domain ABSA. SDAM exploits syntactic structure similarities for building pseudo training instances, during which aspect terms of target domain are explicitly related to sentiment polarities. Besides, we propose a syntax-based BERT mask language model for further capturing domain-invariant features. Finally, to alleviate the sentiment inconsistency issue in multi-gram aspect terms, we introduce a span-based joint aspect term and sentiment analysis module into the cross-domain End2End ABSA. Experiments on five benchmark datasets show that our model consistently outperforms the state-of-the-art baselines with respect to Micro-F1 metric for the cross-domain End2End ABSA task.

方面情绪三重态提取（Aste）旨在识别目标，他们的情感极化和意见解释句子的情绪。 Aste可以自然地分为3个原子子组织，即目标检测，意见检测和情绪分类。我们认为针对目标 - 意见对的合适的子任务组合，组成特征提取，以及子任务之间的互动将是成功的关键。然而，由于缺陷的子任务制定，子最优特征表示或缺少子任务相互作用，在“一对多”或“多对一”的情况下可能导致不存在的情绪三体，或导出不存在的情绪三元组。在本文中，我们将Aste划分为目标 - 意见联合检测和情绪分类子任务，这与人类认知符合，并且相应地利用序列编码器和表编码器来处理它们。表编码器在令牌对等级提取情绪，从而可以容易地捕获目标和意见之间的组成特征。要在子任务之间建立显式交互，我们利用表格表示来指导序列编码，并将序列功能注入到表编码器中。实验表明，我们的模型在六个受欢迎的ASTE数据集中优于最先进的方法。

预训练的语言模型在对话任务上取得了长足的进步。但是，这些模型通常在表面对话文本上进行训练，因此被证明在理解对话环境的主要语义含义方面是薄弱的。我们研究抽象含义表示（AMR）作为预训练模型的明确语义知识，以捕获预训练期间对话中的核心语义信息。特别是，我们提出了一个基于语义的前训练框架，该框架通过三个任务来扩展标准的预训练框架（Devlin等，2019）。根据AMR图表示。关于聊天聊天和面向任务的对话的理解的实验表明了我们的模型的优势。据我们所知，我们是第一个利用深层语义表示进行对话预训练的人。

立场检测旨在确定文本的作者是否赞成，反对或中立。这项任务的主要挑战是两个方面的：由于不同目标以及缺乏目标的上下文信息而产生的几乎没有学习。现有作品主要通过设计基于注意力的模型或引入嘈杂的外部知识来解决第二期，而第一个问题仍未探索。在本文中，受到预训练的语言模型（PLM）的潜在能力（PLM）的启发，我们建议介绍基于立场检测的及时基于迅速的微调。 PLM可以为目标提供基本的上下文信息，并通过提示启用几次学习。考虑到目标在立场检测任务中的关键作用，我们设计了目标感知的提示并提出了一种新颖的语言。我们的语言器不会将每个标签映射到具体单词，而是将每个标签映射到矢量，并选择最能捕获姿势与目标之间相关性的标签。此外，为了减轻通过单人工提示来处理不同目标的可能缺陷，我们建议将信息从多个提示中学到的信息提炼。实验结果表明，我们提出的模型在全数据和少数场景中的表现出色。

Controllable Text Generation (CTG) is emerging area in the field of natural language generation (NLG). It is regarded as crucial for the development of advanced text generation technologies that are more natural and better meet the specific constraints in practical applications. In recent years, methods using large-scale pre-trained language models (PLMs), in particular the widely used transformer-based PLMs, have become a new paradigm of NLG, allowing generation of more diverse and fluent text. However, due to the lower level of interpretability of deep neural networks, the controllability of these methods need to be guaranteed. To this end, controllable text generation using transformer-based PLMs has become a rapidly growing yet challenging new research hotspot. A diverse range of approaches have emerged in the recent 3-4 years, targeting different CTG tasks which may require different types of controlled constraints. In this paper, we present a systematic critical review on the common tasks, main approaches and evaluation methods in this area. Finally, we discuss the challenges that the field is facing, and put forward various promising future directions. To the best of our knowledge, this is the first survey paper to summarize CTG techniques from the perspective of PLMs. We hope it can help researchers in related fields to quickly track the academic frontier, providing them with a landscape of the area and a roadmap for future research.

The task of response selection in multi-turn dialogue is to find the best option from all candidates. In order to improve the reasoning ability of the model, previous studies pay more attention to using explicit algorithms to model the dependencies between utterances, which are deterministic, limited and inflexible. In addition, few studies consider differences between the options before and after reasoning. In this paper, we propose an Implicit Relational Reasoning Graph Network to address these issues, which consists of the Utterance Relational Reasoner (URR) and the Option Dual Comparator (ODC). URR aims to implicitly extract dependencies between utterances, as well as utterances and options, and make reasoning with relational graph convolutional networks. ODC focuses on perceiving the difference between the options through dual comparison, which can eliminate the interference of the noise options. Experimental results on two multi-turn dialogue reasoning benchmark datasets MuTual and MuTual+ show that our method significantly improves the baseline of four pretrained language models and achieves state-of-the-art performance. The model surpasses human performance for the first time on the MuTual dataset.

基于方面的情绪分析（ABSA）主要涉及三个子任务：方面术语提取，意见术语提取和方面思维分类，其通常以单独的或联合方式处理。然而，以前的方法并没有很好地利用三个子任务之间的互动关系，并不完全利用易于使用的文档级标记的域/情绪知识，这限制了他们的性能。为解决这些问题，我们提出了一种用于端到端ABSA的新型迭代多知识转移网络（IMKTN）。首先，通过ABSA子组织之间的交互式相关性，我们的IMKTN通过利用精心设计的路由算法将来自三个子任务中的任意两个子组织中的任意两个子组织中的任务特定知识传输到另一个，即任何两个这三个子组织将有助于第三个子任务。对于另一个，我们的IMKTN无疑将文档级知识，即特定于域和情绪相关的知识传输到方面级别子特派团，以进一步提高相应的性能。三个基准数据集的实验结果证明了我们方法的有效性和优越性。

多模式的细粒情感分析最近由于其广泛的应用而引起了人们的关注。但是，现有的多模式细颗粒情感数据集最关注注释文本中的细粒元素，但忽略图像中的元素，这导致视觉内容中的细粒度元素没有得到应有的全部关注。在本文中，我们提出了一个新的数据集，即多模式方面类别情感分析（MACSA）数据集，其中包含超过21k的文本图像对。该数据集为文本和视觉内容提供细粒度的注释，并首先将方面类别用作枢轴，以对齐两种模态之间的细粒元素。基于我们的数据集，我们提出了多模式ACSA任务和基于多模式的对齐模型（MGAM），该模型（MGAM）采用了细粒度的跨模式融合方法。实验结果表明，我们的方法可以促进基线比较，以实现该语料库的未来研究。我们将使数据集和代码公开可用。