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摘要
情感可解释分析是情感分析领域中一个新颖的任务，旨在判断文本极性，同时还需模型给出判断所依据的证据。现有的情感分析方法大多是黑盒模型，其内部决策机制对用户是不透明的。近年来，尽管模型可解释性受到越来越多的关注，但由于缺少人工标注的评测数据，可解释评估仍旧是一个亟待解决的问题。该文提出了一个基于UIE (Universal Information Extraction)的情感可解释分析方法，该方法根据情感可解释任务的特点，使用小样本学习、文本聚类等技术，提高了模型的合理性、忠诚性。实验结果表明，该方法在“2022语言与智能技术竞赛：情感可解释评测”任务上获得了第一名的成绩。
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