Exploring Zero-Shot ACSA with Unified Meaning Representation in Chain-of-Thought Prompting

📄 arXiv: 2512.19651v1 📥 PDF

作者: Filippos Ventirozos, Peter Appleby, Matthew Shardlow

分类: cs.CL

发布日期: 2025-12-22

备注: 9 pages, 3 figures, 3 tables

💡 一句话要点

提出基于UMR的CoT提示方法，探索零样本ACSA任务

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 零样本学习 方面情感分析 思维链 统一意义表示 大型语言模型

📋 核心要点

  1. ACSA任务依赖标注数据，但数据标注成本高昂且稀缺，限制了其在新领域的应用。
  2. 论文提出一种基于统一意义表示(UMR)的CoT提示方法，旨在提升零样本ACSA性能。
  3. 实验结果表明，UMR的有效性可能与模型相关，中等规模模型表现出可比性，但需进一步研究。

📝 摘要（中文）

方面-类别情感分析(ACSA)通过识别评论中的特定主题及其相关情感来提供细粒度的洞察。虽然监督学习方法在该领域占据主导地位，但新领域带标注数据的稀缺性和高成本带来了重大障碍。我们认为，在数据标注资源有限的情况下，利用大型语言模型(LLM)在零样本设置中是一种实用的替代方案。在这项工作中，我们提出了一种新颖的思维链(CoT)提示技术，该技术利用中间的统一意义表示(UMR)来构建ACSA任务的推理过程。我们针对三个模型(Qwen3-4B、Qwen3-8B和Gemini-2.5-Pro)和四个不同的数据集，评估了这种基于UMR的方法与标准CoT基线相比的性能。我们的研究结果表明，UMR的有效性可能取决于模型。虽然初步结果表明，对于像Qwen3-8B这样的中型模型，性能具有可比性，但这些观察结果值得进一步研究，特别是关于其对较小模型架构的潜在适用性。需要进一步研究以确定这些发现在不同模型规模上的普遍适用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在零样本场景下，如何利用大型语言模型(LLM)进行方面-类别情感分析(ACSA)的问题。现有方法依赖于大量标注数据进行监督学习，但在新领域中，标注数据的获取成本高昂且数据稀缺，限制了ACSA的应用。因此，如何在没有标注数据的情况下，充分利用LLM的知识和推理能力，成为一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用Chain-of-Thought (CoT) 提示技术，并引入统一意义表示(UMR)作为中间步骤，来引导LLM进行更结构化的推理。通过将ACSA任务分解为更小的、更易于理解的步骤，并利用UMR来表示这些步骤之间的关系，可以提高LLM的推理能力和准确性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 输入评论文本；2) 使用CoT提示，引导LLM生成中间的UMR表示；3) 基于UMR表示，LLM推断出方面、类别和情感极性；4) 输出最终的ACSA结果。UMR作为中间表示，连接了输入文本和最终的ACSA结果，起到了桥梁的作用。

关键创新：论文的关键创新在于引入了UMR作为CoT提示的中间步骤。UMR提供了一种结构化的方式来表示评论文本的语义信息，并帮助LLM更好地理解文本的含义。与传统的CoT提示相比，基于UMR的CoT提示可以更有效地引导LLM进行推理，并提高ACSA的准确性。

关键设计：论文中UMR的具体形式和生成方式未详细说明，这部分信息未知。CoT提示的设计也未给出具体细节，例如使用的提示语模板、超参数设置等。实验中使用了Qwen3-4B、Qwen3-8B和Gemini-2.5-Pro等LLM，但没有详细说明这些模型的具体配置和训练方式。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于UMR的CoT提示方法在某些模型上表现出与标准CoT基线相当的性能，尤其是在中等规模模型（如Qwen3-8B）上。然而，研究结果也表明，UMR的有效性可能与模型相关，需要进一步研究以确定其在不同模型规模上的泛化能力。具体的性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线评论分析、舆情监控、产品改进等领域。通过零样本ACSA，企业可以快速了解用户对产品或服务的评价，无需大量标注数据，降低了成本。未来，该方法可以扩展到其他自然语言处理任务，例如文本摘要、机器翻译等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Aspect-Category Sentiment Analysis (ACSA) provides granular insights by identifying specific themes within reviews and their associated sentiment. While supervised learning approaches dominate this field, the scarcity and high cost of annotated data for new domains present significant barriers. We argue that leveraging large language models (LLMs) in a zero-shot setting is a practical alternative where resources for data annotation are limited. In this work, we propose a novel Chain-of-Thought (CoT) prompting technique that utilises an intermediate Unified Meaning Representation (UMR) to structure the reasoning process for the ACSA task. We evaluate this UMR-based approach against a standard CoT baseline across three models (Qwen3-4B, Qwen3-8B, and Gemini-2.5-Pro) and four diverse datasets. Our findings suggest that UMR effectiveness may be model-dependent. Whilst preliminary results indicate comparable performance for mid-sized models such as Qwen3-8B, these observations warrant further investigation, particularly regarding the potential applicability to smaller model architectures. Further research is required to establish the generalisability of these findings across different model scales.