論文の概要: A Variational Approach to Unsupervised Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09394v1
• Date: Fri, 21 Aug 2020 09:52:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 21:38:02.014278
• Title: A Variational Approach to Unsupervised Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 教師なし感性分析への変分的アプローチ
• Authors: Ziqian Zeng, Wenxuan Zhou, Xin Liu, Zizheng Lin, Yangqin Song, Michael David Kuo, and Wan Hang Keith Chiu
• Abstract要約: 本研究では,教師なし感情分析のための変分アプローチを提案する。 我々は、監視信号としてターゲット-オピニオンワードペアを使用する。 顧客レビューと臨床物語に対する感情分析に本手法を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.87759101018566
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a variational approach to unsupervised sentiment analysis. Instead of using ground truth provided by domain experts, we use target-opinion word pairs as a supervision signal. For example, in a document snippet "the room is big," (room, big) is a target-opinion word pair. These word pairs can be extracted by using dependency parsers and simple rules. Our objective function is to predict an opinion word given a target word while our ultimate goal is to learn a sentiment classifier. By introducing a latent variable, i.e., the sentiment polarity, to the objective function, we can inject the sentiment classifier to the objective function via the evidence lower bound. We can learn a sentiment classifier by optimizing the lower bound. We also impose sophisticated constraints on opinion words as regularization which encourages that if two documents have similar (dissimilar) opinion words, the sentiment classifiers should produce similar (different) probability distribution. We apply our method to sentiment analysis on customer reviews and clinical narratives. The experiment results show our method can outperform unsupervised baselines in sentiment analysis task on both domains, and our method obtains comparable results to the supervised method with hundreds of labels per aspect in customer reviews domain, and obtains comparable results to supervised methods in clinical narratives domain.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教師なし感情分析に対する変分的アプローチを提案する。 ドメインの専門家が提供した根拠の真理を使わずに、ターゲット-オピニオンワードペアを監視信号として使用します。 例えば、ドキュメントのスニペット "the room is big" (room, big) は、ターゲット-オピニオンワードペアである。 これらのワードペアは、依存性パーサと単純なルールを使って抽出できる。 我々の目的は、目標語が与えられた意見語を予測し、最終的な目標は感情分類器を学習することである。 目的関数に潜在変数、すなわち感情極性を導入することにより、エビデンス下限を介して感情分類器を目的関数に注入することができる。 下限を最適化することで感情分類器を学習できる。 また,2つの文書が類似(異)な意見語を持つ場合,感情分類器が類似(異)な確率分布を生成することを奨励する規則化として,意見語に洗練された制約を課す。 顧客レビューと臨床物語に対する感情分析に本手法を適用した。 実験の結果,両ドメインの感情分析タスクにおいて,教師なしのベースラインを上回り,顧客レビュードメインにおいて,数百のラベルを持つ教師付き手法と比較し,臨床物語領域における教師付き手法と同等の結果を得ることができた。

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