LCF-ATEPC

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hello I am confused about the words which are considered in the local context of the aspect? it based only on the index/position or do you use MHSA to choose...

Astudnew

用我的数据集做预测时，遇到了一个问题

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我有一个只有正负情感标注的数据集，在模型预测情感时常常结果完全相反：  正向的句子argmax后结果总是0（负向），而负向的结果总是1，然而我的数据集正向的样本远多于负向。 列举几个改动： 数据标注：  同中文的几个数据集，做0/2标注。训练测试八二分，训练行数33w行左右。 模型保存与加载：   预测输出：  在用公开数据集的时候，预测结果比较正常，然而换成我自己的数据集，情感预测非常不正常。困扰了几天，没想出来是哪里出了问题，请教您一下。

64rmb

数据集标签问题

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你好，兄弟。数据集极性为什么会有 {0，-1, 1, 2}这四种类别，我想知道分别表示什么？ 还有为什么 非aspect的单词也有极性标签标注？感谢你的回答。

YllYhj

Hello, how can I solve this problem? thank you very much

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File "D:\my_python\LCF-ATEPC\utils\Pytorch_GPUManager.py", line 33, in to_numberic = lambda v: float(v.upper().strip("\t").replace('MIB', '').replace('W', '')) # 带单位字符串去掉单位 ValueError: could not convert string to float: ' [N/A]'

YllYhj

预测的问题

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你好，请问有没有预测的代码

hjandlm

Hello the loss function in this work for multi-task learning (loss = loss_ate + loss_apc) if I want to find just aspect polarity using SPC , should I change the...

Astudnew

Regard Dataset

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Hello in the restaurant dataset, I find 4 tags for B-ASP and I-ASP I understand that 0 is negative, -1 is natural, 2 is positive what about 1 such as...

Astudnew

evaluation

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Hello Please, I need to print recall and precision in the output. also get the confusion matrix could help me, please?

Astudnew

你好，我试验了你们的这个多任务学习模型，有一些问题想请教。

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模型在预测时候，对于方面Aspect term的抽取效果很好，但是对于语句话如果有多个aspect，且他们情感极性相反时，他的预测情感极性就会出错。我实验了很多次。比如我输入的测试句子明显带有正负向的情感倾向，如'the staff was so nice to us ,But the service was bad ',他返回的一直都是同一个情感倾向： 'aspect': ['staff', 'service'] ；'sentiment': ['Negative', 'Negative']。除了我自己训练的模型，你们预训练好的模型我也试过，针对这种情况很难预测出一句话包含多个aspect且有相反情感极性的句子。请问这个问题如何解决。 

zhujinqiu

AE affects APC

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Hi, thank u for sharing ur code with us. As I understand, the results of APC are affected by those of AE aren t they ? you use the extracted...

yassmine-lam