大语言模型辅助的 ABSA 全面优化方案（Markdown 版）

目标：在 ABSA（Aspect-Based Sentiment Analysis）任务中，系统性利用 大语言模型（LLM） 提升训练数据质量与多样性，覆盖 ATE / OTE / ASC / ASTE(ACOS) 四类（子）任务，并与现有结构化模型（如 RoBERTa-SSGCN / AOAN / DAGCN）无缝结合。

目录

引言与范围

  • 任务覆盖：

    • ATE（Aspect Term Extraction）
    • OTE（Opinion Term Extraction）
    • ASC/ATSC（Aspect-level Sentiment Classification）
    • ASTE / ACOS（三元组/四元组抽取）

  • 方案核心：以 LLM 为数据引擎，构建 发现 → 生成 → 验证 → 训练 的闭环，提升长尾方面、复杂句式、风格迁移与情感均衡。

总体框架与数据流

无标注语料 ──▶ 语义发现(LLM+句法先验) ──▶ 候选三/四元组
                          │                           │
                          ▼                           ▼
                    结构/一致性验证 ─────────▶ 高置信“发现样本”
                          ▲                           │
                          │                           ▼
少量金标 ──▶ 动态示例库 ◀──── 生成控制(LLM, 多样/风格/极性受控) ──▶ 合成样本
                          │
                          ▼
                     训练阶段调度
               (Gold → Discover → Generate → Gold微收束)
                          │
                          ▼
                     下游ABSA模型训练
       (RoBERTa-SSGCN / AOAN / DAGCN / 其他多任务架构)

模块1：精细语义发现（从无标注文本挖掘）

目标：在真实语料中自动挖掘 <Aspect, Opinion, Sentiment[, Category]> 结构，优先覆盖长尾与复杂句。

步骤：

  1. 候选句筛选：

    • 依存句法与 POS 先验：名词(N) ↔ 形容词/动词(A/V) 的修饰/主谓/谓宾路径；距离阈值与依存模式白名单。
    • 领域词表：方面候选（域词典/TF-IDF/NP短语），观点候选（情感词/否定/转折触发词）。

  2. LLM 抽取：

    • Prompt 要求输出所有方面-观点对及极性（允许多对、多极性并存）。
    • 多类别难题→分而治之：按语义将方面类别分组；组内抽取/分类，低频类别二判确认。

  3. 产出：候选三/四元组，进入验证模块。

要点：

  • 先验+LLM 结合，减少“全量直接分类”的难度与成本。
  • 对跨域场景，可按 (domain, polarity) 作为“类型”分组以增强可分性。

模块2：生成控制与多样性（合成高质样本）

目标：合成 多样、可控、覆盖面广 的 ABSA 样本，补齐情感/风格/句式分布不足。

控制维度：

  • 极性分布：批量生成时显式指定正/中/负配比（如 1:1:1 / 2:1:1）。
  • 语言风格：口语(社交) vs 书面(正式)；平台风格(Amazon/大众点评/微博 等)。
  • 句式复杂度：简单句 / 复合句（并列、让步、转折、因果）；多方面共现。
  • 词汇与表达：鼓励释义、同义替换、俚语/缩写；设置重复惩罚与相似度去重。
  • 方面-观点搭配：针对指定 Aspect/Category 生成多样意见表达（显式/隐含/反讽）。

实现：

  • AAO（一次多条）与 OBO（逐条回填）两种生成流程；
  • 动态示例（下节）辅助 Few-shot，一致性强、重复度低；
  • 生成后进入验证模块自动筛噪与去重。

模块3：对齐与验证（结构与情感一致性）

目标：过滤噪声与不一致样本，确保用于训练的数据可靠可用。

校验清单：

  • 结构合法性：Aspect/Opinion 是否出现在句中且句法相关；ACOS 中 Category 是否合理。
  • 情感一致性：极性与情感触发线索一致；可用情感词典/小分类器/二次 LLM 复核。
  • 完备性/格式：三/四元组字段齐全，索引/边界有效。
  • 常识合理性：排除不合常理的搭配（如“沙发很美味”）。
  • 去重与分布对齐：去近重复；句长/风格对齐真实语料分布。

实现建议：规则(快) + 轻量判别模型(准) + 小规模人工抽检(稳)。

模块4：动态示例选取（ICL 演示检索）

目标：为每次 LLM 调用检索最相关、最具代表性的演示样例，提升输出质量与多样性。

示例库：金标 + 高置信自动样本（持续自举扩充）。

检索策略：

  • Aspect/Category 匹配；
  • 风格匹配（社交/书面、平台语气）；
  • 多样性轮换（避免长期固定示例导致模式化）；
  • 难度/句式匹配（复杂任务配复杂示例）。

应用：用于发现与生成两端 Few-shot 提示，显著减少漏抽取/术语单一/措辞重复。

模块5：训练策略（阶段式/课程式融合）

目标：以“由精到广、由易到难”的顺序融合多源数据，稳健提升模型泛化。

四阶段：

  1. Stage-1 基础（Gold）：仅金标训练，建立任务骨架；可多任务(ATE/OTE/ASC/ASTE)共享编码器。
  2. Stage-2 扩展（Discover）：渐进引入高置信发现样本（小步加入+监控 dev）；低学习率/小权重融合。
  3. Stage-3 多样强化（Generate）：课程式加入合成样本（先易后难；交替混训以防偏移）。
  4. Stage-4 微收束（Gold）：少量金标再精调 1–2 轮，对齐人工标注风格。

采样与权重：Gold:Discover:Generate ≈ 2:1:1（起点，可网格调参）。

模块6：与现有模型的结合与接口

数据接口统一：

  • 序列标注(BIO)：从三/四元组导出 ATE/OTE BIO 标签。
  • 分类(ASC)：输入形式 “句子 [SEP] 方面”，标签为极性。
  • 图模型：为新句生成依存边；提供边列表/邻接矩阵字段。

适配示例：

  • RoBERTa-SSGCN：依存图 + 句子；我们提供解析与混合数据，提升复杂句/长距离依存鲁棒性。
  • AOAN/DAGCN：直接用三元组监督；多样依存与反向依存案例丰富训练覆盖。

训练流程：

  • 数据源分桶与加权采样；
  • 多任务共享/独立头均可；
  • 保持原模型结构，无需代码大改。

模块7：评估与对照机制

自动评估：

  • 模块级：发现的 P/R、成本；生成的 Distinct-n、相似度、覆盖率、困惑度。

  • 综合数据：情感/长度/风格分布对齐度；通过率与人工抽检准确率。

  • 下游指标：

    • ATE/OTE：F1
    • ASC：Accuracy / Macro-F1
    • ASTE/ACOS：三/四元组 F1

  • 消融：去掉 Discover/Generate/验证/动态示例/分组；AAO vs OBO。

人工评估：

  • 合成/发现样本准确性与可读性评分；
  • 错误类型分析（漏抽、错极性、边界错等）；
  • A/B 用户偏好（应用侧）。

对照：

  • Gold-only vs Gold+Discover vs Gold+Generate vs All；
  • 直接 LLM 推理 vs “LLM生成+训练”范式；
  • 多架构适配泛化（SSGCN/AOAN/DAGCN）。

关键 Prompt 模板库

仅示意，实际可按域/语言/平台细化；所有模板建议“只输出 JSON/结构化文本”以便自动解析。

A. 发现（抽取）

任务：从句子中抽取所有 <aspect, opinion, sentiment[, category]>。
要求：给出字符级起止索引；若多对请全部返回；sentiment ∈ {positive, neutral, negative}。
输出：JSON 数组，每项含 {aspect, a_span, opinion, o_span, sentiment[, category]}。
句子："{sentence}"

B. 发现（二判确认）

任务：判断句子中是否存在 目标对 与 目标极性。
输入：句子、aspect span、(opinion 可选)、目标极性。
输出：{"yes_no": "yes|no", "confidence": 0~1, "evidence": "触发词/短语"}

C. 生成（AAO/OBO）

任务：生成 ABSA 训练样本（句子 + 标注）。
条件：aspect="{aspect}", sentiment={pos|neu|neg}, 风格={社交|书面}, 句式={简单|复杂}。
输出：JSON 数组，每项含 {sentence, aspect, a_span, opinion, o_span, sentiment[, category]}。
示例：(动态检索填充)
请生成 {n} 条，注意避免与示例重复用词与句式。

D. 验证（情感一致性）

任务：核对标注是否与句意一致。
输入：句子、aspect/opinion 及其极性。
输出：{"consistent": true|false, "confidence": 0~1, "notes": "理由"}

实验 Checklist

  • 数据：Rest14/Lap14/Twitter（主）；Rest15/16（辅）；跨语种可扩。
  • 语义发现：句法先验筛句 → LLM 抽取 → 二判确认 → 高置信集合。
  • 生成控制：配比(正/中/负)、风格(社交/书面)、句式(简单/复合)；AAO+OBO；相似度去重。
  • 验证：结构/一致性/常识/格式/去重；门限与判别器调优；少量人工抽检。
  • 训练：Gold → Discover → Generate → Gold 微收束；多任务或单任务；加权采样。
  • 评估：模块级/综合数据/下游指标；消融与对照；案例分析与显著性检验。

附录：超参与实现建议

  • 分组数(K)：≈ ⌊类型数/6⌋ 起步；低频类优先二判。
  • 阈值：二判 yes 概率 θ ≈ 0.01–0.05 起步（结合抽检校准）。
  • 生成采样：温度 0.7–1.0；重复惩罚 1.1–1.3；top-p 0.9；批量去重(sim>0.9)。
  • 比例建议：主任务 Gold:Discover:Generate = 1:1:1 或 2:1:1；辅集(更少金标)可放大银标。
  • 课程节奏：先单方面/显式情感 → 再多方面/转折/隐含情感/反讽；epoch 内交替批次混训。
  • 多任务权重：ATE/OTE/ASC/ASTE 损失按 dev Macro-F1 动态调参；防止某头主导。
  • 解析依存：统一 tokenizer 与 span 对齐；为生成句离线缓存依存图以加速训练。
  • 质量看板：通过率、Distinct-n、类别覆盖、P/R、下游指标随 epoch 曲线，便于早停与回滚。