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-上述九个数据集为ABSA(Aspect-Based Sentiment Analysis)领域数据集，基本形式为从句子中抽取：方面术语、方面类别(术语类别)、术语在上下文中情感极性以及针对该术语的观点词，不同数据集抽取不同的信息，这点在jsonl文件的“instruction”键中有分别提到，在此我将其改造为了生成任务，需要模型按照一定格式生成抽取结果。
+> 上述数据集为ABSA(Aspect-Based Sentiment Analysis)领域数据集，基本形式为从句子中抽取：方面术语、方面类别(术语类别)、术语在上下文中情感极性以及针对该术语的观点词，不同数据集抽取不同的信息，这点在jsonl文件的“instruction”键中有分别提到，在此我将其改造为了生成任务，需要模型按照一定格式生成抽取结果。
 
 #### 以acos数据集中抽取的jsonl文件一条数据举例：
 
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     "
 }
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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，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。
+> 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。