摘要

目标导向的意见词提取（TOWE）是情感分析（ABSA）的一个新子任务，旨在从句子中提取给定意见目标的相应意见词。近年来，神经网络方法已应用于这一任务并取得了令人鼓舞的结果。然而，标注的难度导致TOWE的数据集不足，严重限制了神经模型的性能。相比之下，在线评论网站上容易获得大量评论情感分类数据。这些评论包含丰富的潜在意见信息和语义模式。在本文中，我们提出了一种新颖的模型，将这些意见知识从资源丰富的评论情感分类数据集中转移到资源匮乏的任务TOWE中。为了解决转移过程中的挑战，我们设计了一种有效的转换方法来获取潜在意见，并将其整合到TOWE中。广泛的实验结果表明，我们的模型相比其他最先进方法表现出更好的性能，并且显著优于未转移意见知识的基本模型。进一步的分析验证了我们模型的有效性。