論文の概要: A Hybrid Approach for Aspect-Based Sentiment Analysis Using Deep Contextual Word Embeddings and Hierarchical Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08673v1
• Date: Sat, 18 Apr 2020 17:54:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 05:29:21.364407
• Title: A Hybrid Approach for Aspect-Based Sentiment Analysis Using Deep Contextual Word Embeddings and Hierarchical Attention
• Title（参考訳）: ディープコンテキスト単語埋め込みと階層的注意を用いたアスペクトベース感情分析のハイブリッドアプローチ
• Authors: Maria Mihaela Trusca, Daan Wassenberg, Flavius Frasincar, Rommert Dekker
• Abstract要約: 我々は、アスペクトベース感性分析(HAABSA)のための最先端のハイブリッドアプローチを2方向に拡張する。 まず、テキスト中の単語の意味をよりよく扱うために、文脈的でない単語埋め込みを文脈的でない単語埋め込みに置き換える。 次に、HAABSA高レベル表現に付加的な注意層を追加することにより、入力データのモデリングにおけるメソッドの柔軟性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.742874328556818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Web has become the main platform where people express their opinions about entities of interest and their associated aspects. Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) aims to automatically compute the sentiment towards these aspects from opinionated text. In this paper we extend the state-of-the-art Hybrid Approach for Aspect-Based Sentiment Analysis (HAABSA) method in two directions. First we replace the non-contextual word embeddings with deep contextual word embeddings in order to better cope with the word semantics in a given text. Second, we use hierarchical attention by adding an extra attention layer to the HAABSA high-level representations in order to increase the method flexibility in modeling the input data. Using two standard datasets (SemEval 2015 and SemEval 2016) we show that the proposed extensions improve the accuracy of the built model for ABSA.
• Abstract（参考訳）: Webは、人々が関心の実体とその関連する側面について意見を述べる主要なプラットフォームになっている。 Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、意見テキストからこれらの側面に対する感情を自動的に計算することを目的としている。 本稿では,アスペクトベース感情分析(haabsa)手法の最先端ハイブリッドアプローチを2方向に拡張する。 まず、テキスト中の単語の意味をよりよく扱うために、文脈的でない単語埋め込みを文脈的でない単語埋め込みに置き換える。 次に、HAABSA高レベル表現に付加的な注意層を追加することにより、入力データのモデリングにおけるメソッドの柔軟性を向上させる。 2つの標準データセット(SemEval 2015とSemEval 2016)を使用して、提案された拡張によってABSAのビルドモデルの精度が向上したことを示す。

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