論文の概要: Transformer-based Multi-Aspect Modeling for Multi-Aspect Multi-Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00476v1
• Date: Sun, 1 Nov 2020 11:06:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 23:20:31.676902
• Title: Transformer-based Multi-Aspect Modeling for Multi-Aspect Multi-Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: マルチスペクトルマルチセンス解析のためのトランスベースマルチスペクトルモデリング
• Authors: Zhen Wu and Chengcan Ying and Xinyu Dai and Shujian Huang and Jiajun Chen
• Abstract要約: 本稿では,複数の側面間の潜在的な関係を抽出し,文中のすべての側面の感情を同時に検出できるトランスフォーマーベースのマルチアスペクトモデリング手法を提案する。 本手法はBERTやRoBERTaといった強力なベースラインと比較して顕著な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.893393134328996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) aims at analyzing the sentiment of a given aspect in a sentence. Recently, neural network-based methods have achieved promising results in existing ABSA datasets. However, these datasets tend to degenerate to sentence-level sentiment analysis because most sentences contain only one aspect or multiple aspects with the same sentiment polarity. To facilitate the research of ABSA, NLPCC 2020 Shared Task 2 releases a new large-scale Multi-Aspect Multi-Sentiment (MAMS) dataset. In the MAMS dataset, each sentence contains at least two different aspects with different sentiment polarities, which makes ABSA more complex and challenging. To address the challenging dataset, we re-formalize ABSA as a problem of multi-aspect sentiment analysis, and propose a novel Transformer-based Multi-aspect Modeling scheme (TMM), which can capture potential relations between multiple aspects and simultaneously detect the sentiment of all aspects in a sentence. Experiment results on the MAMS dataset show that our method achieves noticeable improvements compared with strong baselines such as BERT and RoBERTa, and finally ranks the 2nd in NLPCC 2020 Shared Task 2 Evaluation.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、文中の特定の側面の感情を分析することを目的としている。 近年、ニューラルネットワークに基づく手法は既存のABSAデータセットで有望な結果を得た。 しかし、これらのデータセットは、ほとんどの文が同じ感情極性を持つ1つの側面または複数の側面しか含まないため、文レベルの感情分析に縮退する傾向がある。 ABSAの研究を容易にするため、NLPCC 2020 Shared Task 2は新しい大規模マルチアスペクトマルチセンサー(MAMS)データセットをリリースしている。 MAMSデータセットでは、各文は、感情極性が異なる少なくとも2つの異なる側面を含むため、ABSAはより複雑で困難である。 この課題に対処するため,ABSAをマルチアスペクト感情分析の課題として再フォーマットし,複数の側面間の潜在的な関係を抽出し,文中のすべての側面の感情を同時に検出するトランスフォーマーベースのマルチアスペクトモデリングスキーム(TMM)を提案する。 MAMSデータセットを用いた実験結果から,BERTやRoBERTaなどの強力なベースラインと比較して顕著な改善が得られ,最終的にNLPCC 2020 Shared Task 2 Evaluationの2位にランクインした。

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