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@@ -30,3 +30,23 @@ language:
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> 此处未设置label和extra，在instruction中以如上所示的字符串模板，并给出一个例子进行one-shot，ABSA领域数据集(absa-quad,acos,arts,aste-data-v2,mams,semeval-2014,semeval-2015,semeval-2016,towe)每个数据集对应instruction模板相同，内容有细微不同，且部分数据集存在同一数据集不同数据instruction内容不同的情况。
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> 此处未设置label和extra，在instruction中以如上所示的字符串模板，并给出一个例子进行one-shot，ABSA领域数据集(absa-quad,acos,arts,aste-data-v2,mams,semeval-2014,semeval-2015,semeval-2016,towe)每个数据集对应instruction模板相同，内容有细微不同，且部分数据集存在同一数据集不同数据instruction内容不同的情况。
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#### 原始数据集
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- 数据[链接](https://alt.qcri.org/semeval2014/task4/)
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- Paper：[SemEval-2014 Task 4: Aspect Based Sentiment Analysis](https://aclanthology.org/S14-2004/)
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- 说明：数据分为Laptop和restaurant两个主题的数据，分别在两个文件夹中放置。两个主题的数据抽取的元素不同。
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#### 当前SOTA
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*数据来自[PaperWithCode](https://paperswithcode.com/sota)*
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- [SemEval2014-Laptop](https://paperswithcode.com/sota/aspect-based-sentiment-analysis-on-semeval-5)
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- 评价指标：F1-score
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- 模型：InstructABSA (**79.34**)
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- Paper：[InstructABSA: Instruction Learning for Aspect Based Sentiment Analysis](https://paperswithcode.com/paper/instructabsa-instruction-learning-for-aspect)
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- [SemEval2014-Restaurant](https://paperswithcode.com/sota/aspect-based-sentiment-analysis-on-semeval-5)
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- 评价指标：Accuracy(抽取的分类准确率)
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- 模型：HGCN (**84.09**)
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- Paper：[Learn from Structural Scope: Improving Aspect-Level Sentiment Analysis with Hybrid Graph Convolutional Networks](https://paperswithcode.com/paper/learn-from-structural-scope-improving-aspect)
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