論文の概要: A Position Aware Decay Weighted Network for Aspect based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01027v1
• Date: Sun, 3 May 2020 09:22:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 06:31:53.938694
• Title: A Position Aware Decay Weighted Network for Aspect based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: アスペクトベース感情分析のための位置認識減衰重み付きネットワーク
• Authors: Avinash Madasu and Vijjini Anvesh Rao
• Abstract要約: ABSAでは、テキストはそれぞれの側面に応じて複数の感情を持つことができる。 ATSAの既存のアプローチのほとんどは、異なるサブネットワークを通してアスペクト情報を取り入れている。 本稿では,その側面の位置情報を活用するモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1473798197405944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA) is the task of identifying sentiment polarity of a text given another text segment or aspect. In ABSA, a text can have multiple sentiments depending upon each aspect. Aspect Term Sentiment Analysis (ATSA) is a subtask of ABSA, in which aspect terms are contained within the given sentence. Most of the existing approaches proposed for ATSA, incorporate aspect information through a different subnetwork thereby overlooking the advantage of aspect terms' presence within the sentence. In this paper, we propose a model that leverages the positional information of the aspect. The proposed model introduces a decay mechanism based on position. This decay function mandates the contribution of input words for ABSA. The contribution of a word declines as farther it is positioned from the aspect terms in the sentence. The performance is measured on two standard datasets from SemEval 2014 Task 4. In comparison with recent architectures, the effectiveness of the proposed model is demonstrated.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース感性分析(Aspect Based Sentiment Analysis、ABSA)は、他のテキストセグメントまたはアスペクトが与えられたテキストの感情極性を特定するタスクである。 ABSAでは、テキストはそれぞれの側面に応じて複数の感情を持つことができる。 アスペクト・ターム・センティメント・アナリティクス(Aspect Term Sentiment Analysis、ATSA)は、ABSAのサブタスクであり、アスペクト・タームが与えられた文に含まれる。 ATSAが提案する既存のアプローチのほとんどは、異なるサブネットワークを通してアスペクト情報を組み込むことで、文内のアスペクト項の存在の利点を見落としている。 本稿では,その側面の位置情報を活用するモデルを提案する。 提案モデルでは, 位置に基づく崩壊機構を導入する。 この減衰関数はABSAに対する入力単語の寄与を指示する。 単語のコントリビューションは、文のアスペクト項から遠くに位置するほど減少する。 パフォーマンスはsemeval 2014 task 4の2つの標準データセットで測定される。 近年のアーキテクチャと比較して,提案手法の有効性が示された。

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