基于统一隐式对比机制的sEntIMeldCL模型增强显式知识在方面级情感分析中的应用

【编辑推荐】本研究针对方面级情感分析(ALSA)中语义表示不足和数据噪声问题，提出融合Uniform-based Implicit Contrastive Mechanism的sEntIMeldCL-ALSA模型。通过Aspect-specific Segmentation Adapter模块提取显式表征，结合Uniform-based Implicit Augmentation模块生成极性相关增强数据，并采用ExImp对比损失优化模型。在四个基准数据集上准确率最高达87.37%，F1值提升4.69%，为复杂语境下的细粒度情感分析提供新范式。

　　

在自然语言处理领域，方面级情感分析(Aspect-Level Sentiment Analysis, ALSA)作为情感分析的细粒度任务，旨在识别句子中特定方面词的情感极性。然而现有研究存在两大瓶颈：一是过度依赖句法依赖关系而忽略否定词对情感极性的影响；二是传统数据增强方法通过同义词替换会破坏多方面的语义关联性。例如在评论"环境温馨但通风差"中，现有模型易忽视"通风"隐含的负面情感。这些问题导致ALSA系统在真实场景中的准确率受限，亟需开发能同时捕捉显隐式情感表达的新方法。

为此，国内某高校的研究团队在《Neural Networks》发表题为"sEntIMeldCL: Enhancing explicit knowledge via Uniform-based Implicit Contrastive Mechanism for Aspect-Level Sentiment Analysis"的论文，提出融合统一隐式对比机制的创新框架。该研究通过三个核心模块的协同作用：基于方面特定的分割适配器提取显式表征，基于均匀分布的隐式增强模块生成极性相关数据，以及ExImp对比学习模块优化表征空间，最终在Restaurant等数据集上实现87.37%的准确率，较基线模型显著提升。

关键技术方法包括：1) 采用预训练语言模型(PLM)进行上下文感知的数据增强；2) 设计Aspect-specific Segmentation Adapter模块实现方面中心化文本分割；3) 构建包含显式片段S_a
和隐式增强S_u
的双通道对比学习架构；4) 在SemEval2014等4个基准数据集上验证模型性能。

【Aspect-specific Segmentation Adapter模块】
通过分段编码器将输入句子S分解为方面中心化片段S_a
，有效过滤无关文本。实验显示该模块使Laptop数据集上的方面识别准确率提升12.6%，证明其能精准捕获多方面的显式表达。

【Uniform-based Implicit Augmentation模块】
创新性地将均匀分布引入隐式数据生成过程，确保增强句子S_u
保持原始情感极性。在MAMS数据集上，该策略使F1值提高7.2%，证实其能有效建模"语义-极性"的隐式关联。

【ExImp Contrastive模块】
通过双重对比损失函数，在表征空间拉近同极性样本距离。消融实验表明该模块使Twitter数据集的宏F1提升4.8%，显著优于传统单对比学习方法。

研究结论指出，sEntIMeldCL-ALSA首次实现显式知识增强与隐式对比学习的有机统一。理论层面，提出的Uniform-based机制为隐式情感建模提供新范式；实践层面，在餐饮评论等场景中准确识别"环境好但服务差"这类复杂表达，助力企业精准获取用户反馈。作者团队建议未来可结合跨语言预训练技术，进一步拓展模型在低资源语言中的应用边界。