論文の概要: Aspect Based Sentiment Analysis with Aspect-Specific Opinion Spans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02696v2
- Date: Mon, 12 Apr 2021 10:26:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 07:05:19.646087
- Title: Aspect Based Sentiment Analysis with Aspect-Specific Opinion Spans
- Title(参考訳): アスペクト特有の意見スパンを用いたアスペクトベース感情分析
- Authors: Lu Xu, Lidong Bing, Wei Lu and Fei Huang
- Abstract要約: 複数のリニアチェインCRFを集約することで、きれいで効果的な構造化されたアテンションモデルを提案する。
このような設計により、モデルはアスペクト固有の意見空間を抽出し、抽出した意見特徴を利用して感情極性を評価することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 66.77264982885086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Aspect based sentiment analysis, predicting sentiment polarity of given
aspects, has drawn extensive attention. Previous attention-based models
emphasize using aspect semantics to help extract opinion features for
classification. However, these works are either not able to capture opinion
spans as a whole, or not able to capture variable-length opinion spans. In this
paper, we present a neat and effective structured attention model by
aggregating multiple linear-chain CRFs. Such a design allows the model to
extract aspect-specific opinion spans and then evaluate sentiment polarity by
exploiting the extracted opinion features. The experimental results on four
datasets demonstrate the effectiveness of the proposed model, and our analysis
demonstrates that our model can capture aspect-specific opinion spans.
- Abstract(参考訳): 与えられた側面の感情極性を予測するアスペクトベースの感情分析は、広く注目を集めている。
以前の注意に基づくモデルは、アスペクトセマンティクスを使用して分類のための意見の特徴を抽出することを強調する。
しかし、これらの研究は意見の範囲全体をキャプチャできないか、変数長の意見幅をキャプチャできないかのいずれかである。
本稿では,複数の線形鎖CRFを集約し,適切かつ効果的に構造化された注意モデルを提案する。
このような設計により、モデルはアスペクト固有の意見空間を抽出し、抽出した意見特徴を利用して感情極性を評価することができる。
4つのデータセットを用いた実験結果から,提案モデルの有効性が示された。
関連論文リスト
- What Do Deep Saliency Models Learn about Visual Attention? [28.023464783469738]
本稿では,サリエンシモデルによって学習された暗黙的特徴に光を当てる新しい分析フレームワークを提案する。
提案手法では,これらの暗黙的特徴を意味的属性に明示的に一致した解釈可能なベースに分解する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-14T23:15:57Z) - Aspect-oriented Opinion Alignment Network for Aspect-Based Sentiment
Classification [14.212306015270208]
本稿では、意見語とそれに対応する側面の文脈的関連を捉えるために、アスペクト指向オピニオンアライメントネットワーク(AOAN)を提案する。
さらに,対象の側面に関連性のある意見情報を一致させる多視点的注意機構を設計する。
提案モデルでは,3つのベンチマークデータセットに対して最先端の結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T13:55:36Z) - A Dual-Perspective Approach to Evaluating Feature Attribution Methods [40.73602126894125]
本稿では,直観的特性を明らかにする忠実度パラダイムの中で,音性と完全性という2つの新しい視点を提案する。
健全性は、どの特徴が真に予測的特徴であるかを評価する一方、完全性は、結果の帰属が予測的特徴をどの程度うまく明らかにするかを調べる。
これらのメトリクスを主流属性法に適用し、特徴属性法を解析・比較するための新しいレンズを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-17T12:41:04Z) - Joint Forecasting of Panoptic Segmentations with Difference Attention [72.03470153917189]
シーン内の全てのオブジェクトを共同で予測する新しいパノプティックセグメンテーション予測モデルについて検討する。
提案したモデルをCityscapesとAIODriveデータセット上で評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-14T17:59:32Z) - Aspect-Controllable Opinion Summarization [58.5308638148329]
アスペクトクエリに基づいてカスタマイズした要約を生成する手法を提案する。
レビューコーパスを用いて、アスペクトコントローラで強化された(リビュー、サマリ)ペアの合成トレーニングデータセットを作成する。
合成データセットを用いて事前学習したモデルを微調整し、アスペクトコントローラを変更することでアスペクト固有の要約を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T16:09:17Z) - SparseBERT: Rethinking the Importance Analysis in Self-attention [107.68072039537311]
トランスフォーマーベースのモデルは、その強力な能力のために自然言語処理(NLP)タスクに人気がある。
事前学習モデルの注意マップの可視化は,自己着脱機構を理解するための直接的な方法の一つである。
本研究では,sparsebert設計の指導にも適用可能な微分可能アテンションマスク(dam)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-25T14:13:44Z) - Weakly-Supervised Aspect-Based Sentiment Analysis via Joint
Aspect-Sentiment Topic Embedding [71.2260967797055]
アスペクトベース感情分析のための弱教師付きアプローチを提案する。
We learn sentiment, aspects> joint topic embeddeds in the word embedding space。
次に、ニューラルネットワークを用いて単語レベルの識別情報を一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T21:33:24Z) - Evaluations and Methods for Explanation through Robustness Analysis [117.7235152610957]
分析による特徴に基づく説明の新たな評価基準を確立する。
我々は、緩やかに必要であり、予測に十分である新しい説明を得る。
我々は、現在の予測をターゲットクラスに移動させる一連の特徴を抽出するために、説明を拡張します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-31T05:52:05Z) - Aspect Term Extraction using Graph-based Semi-Supervised Learning [1.0499611180329804]
本稿では,アスペクト項抽出のためのグラフに基づく半教師付き学習手法を提案する。
レビュー文書内の識別されたトークンはすべて、ラベル付きトークンの小さなセットからアスペクトまたは非アスペクトの用語に分類される。
提案手法は, 認識されたアスペクト項に関連付けられた意見語の極性を決定するために, さらに拡張された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-20T13:11:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。