Fugu-MT 論文翻訳(概要): Structured Self-Attention Weights Encode Semantics in Sentiment Analysis

論文の概要: Structured Self-Attention Weights Encode Semantics in Sentiment Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04922v1
Date: Sat, 10 Oct 2020 06:49:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-08 22:27:46.267436
Title: Structured Self-Attention Weights Encode Semantics in Sentiment Analysis
Title（参考訳）: 感情分析におけるセマンティクスをエンコードする構造化自己注意重み
Authors: Zhengxuan Wu, Thanh-Son Nguyen, Desmond C. Ong
Abstract要約: 感情分析タスクを考慮し,意味論をコード化する自己注意スコアを示す。構造化された注意重みを解析するための簡易かつ効果的な注意追跡法を提案する。この結果から,構造化された注意重みは感情分析におけるリッチな意味論を符号化し,人間による意味論の解釈と一致することがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.474141732019099
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Neural attention, especially the self-attention made popular by the Transformer, has become the workhorse of state-of-the-art natural language processing (NLP) models. Very recent work suggests that the self-attention in the Transformer encodes syntactic information; Here, we show that self-attention scores encode semantics by considering sentiment analysis tasks. In contrast to gradient-based feature attribution methods, we propose a simple and effective Layer-wise Attention Tracing (LAT) method to analyze structured attention weights. We apply our method to Transformer models trained on two tasks that have surface dissimilarities, but share common semantics---sentiment analysis of movie reviews and time-series valence prediction in life story narratives. Across both tasks, words with high aggregated attention weights were rich in emotional semantics, as quantitatively validated by an emotion lexicon labeled by human annotators. Our results show that structured attention weights encode rich semantics in sentiment analysis, and match human interpretations of semantics.
Abstract（参考訳）: ニューラルアテンション、特にトランスフォーマーが普及させた自己注意は、最先端の自然言語処理(NLP)モデルのワークホースとなっている。直近の研究では,トランスフォーマの自己着脱が構文情報をエンコードしていることが示唆され,本研究では自己着脱スコアが感情分析タスクを考慮して意味論をエンコードすることを示す。グラデーションに基づく特徴帰属法とは対照的に,構造的注意重み分析のための単純かつ効果的な層間注意追跡(lat)法を提案する。本手法は,表面の類似性を持つ2つのタスクで訓練されたトランスフォーマモデルに適用するが,共通意味論(映画レビューの強調分析とライフストーリー物語における時系列のヴァレンス予測)を共有する。いずれのタスクにおいても,注目度が高い単語は感情的意味論に富み,人間のアノテータによってラベル付けされた感情辞書によって定量的に検証された。その結果,構造化された注意重みは感情分析においてリッチな意味論を符号化し,人間による意味論の解釈と一致することがわかった。

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