論文の概要: Introducing Syntactic Structures into Target Opinion Word Extraction with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13378v1
• Date: Mon, 26 Oct 2020 07:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 18:58:21.358684
• Title: Introducing Syntactic Structures into Target Opinion Word Extraction with Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による目的語抽出における構文構造の導入
• Authors: Amir Pouran Ben Veyseh, Nasim Nouri, Franck Dernoncourt, Dejing Dou, Thien Huu Nguyen
• Abstract要約: 目的語抽出のためのディープラーニングモデルに文の構文構造を組み込むことを提案する。 また,ディープラーニングモデルの性能向上のために,新たな正規化手法を導入する。 提案モデルは,4つのベンチマークデータセット上での最先端性能を広範囲に解析し,達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.64620296557177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Targeted opinion word extraction (TOWE) is a sub-task of aspect based sentiment analysis (ABSA) which aims to find the opinion words for a given aspect-term in a sentence. Despite their success for TOWE, the current deep learning models fail to exploit the syntactic information of the sentences that have been proved to be useful for TOWE in the prior research. In this work, we propose to incorporate the syntactic structures of the sentences into the deep learning models for TOWE, leveraging the syntax-based opinion possibility scores and the syntactic connections between the words. We also introduce a novel regularization technique to improve the performance of the deep learning models based on the representation distinctions between the words in TOWE. The proposed model is extensively analyzed and achieves the state-of-the-art performance on four benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: ToWE(Targeted opinion word extract)は、アスペクトベースの感情分析(ABSA)のサブタスクであり、文中の特定のアスペクトタームに対する意見語を見つけることを目的としている。 TOWEの成功にもかかわらず、現在のディープラーニングモデルは、以前の研究でTOWEに有用であることが証明された文の構文情報を活用できない。 本研究では,文の構文構造をTOWEの深層学習モデルに組み込むことを提案する。 また,toweの単語間の表現区別に基づいて,ディープラーニングモデルの性能を向上させるための新しい正規化手法を提案する。 提案モデルは,4つのベンチマークデータセット上での最先端性能を広範囲に解析し,達成する。

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