Khái niệm cốt lõi
FaiMA nutzt In-Context Learning als Feature-erkennendes Werkzeug für Multi-Domain-ABSA-Aufgaben.
Tóm tắt
Multi-Domain ABSA ist entscheidend für die Erfassung fein abgestufter Stimmungen in verschiedenen Bereichen.
FaiMA kombiniert traditionelle Techniken mit modernen LLMs und nutzt ICL, um adaptive Lernprozesse zu ermöglichen.
MGATE fungiert als Textencoder und optimiert Satzrepräsentationen durch Kontrastlernen.
FaiMA zeigt signifikante Leistungsverbesserungen in verschiedenen Domänen im Vergleich zu Baselines.
Thống kê
Extensive experimental results demonstrate that FaiMA achieves significant performance improvements in multiple domains compared to baselines, increasing F1 by 2.07% on average.