DRIFT：依存句法推理提升方面情感四元组预测
原文标题：Dependency Reasoning for Aspect Sentiment Quadruple Prediction
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研究者提出 DRIFT，将依存句法树线性化后直接注入 LLM 提示作为显式关系上下文，使模型能推理方面-观点依赖关系。在 SemEval Rest15、Rest16 和 ACOS 上，DRIFT 在生成式 ASQP 方法中表现最佳，Rest15 和 Rest16 的 F1 分别达到 54.47% 和 64.10%。
- 问题
- 方面情感四元组预测需建模结构化依赖，现有 LLM 方法只间接利用句法。
- 方法
- 把依存句法树线性化后直接注入提示作为显式关系上下文，并加检索式示例与句法感知裁决。
- 结果
- Rest15 与 Rest16 的 F1 分别达 54.47% 和 64.10%，为对比生成式方法中最佳。
- 影响
- 做评论细粒度情感抽取的团队可用单次生成加句法提示替代多阶段训练管线。
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