論文の概要: Arabic aspect based sentiment analysis using bidirectional GRU based models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10539v3
• Date: Sun, 7 Mar 2021 10:32:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 10:47:20.515076
• Title: Arabic aspect based sentiment analysis using bidirectional GRU based models
• Title（参考訳）: 双方向GRUモデルを用いたアラビア語のアスペクトベース感情分析
• Authors: Mohammed M.Abdelgwad, Taysir Hassan A Soliman, Ahmed I.Taloba, Mohamed Fawzy Farghaly
• Abstract要約: アスペクトベースの知覚分析(ABSA)は、与えられた文書や文の側面を定義するきめ細かい分析を行う。 ABSAのGRU(Gated Recurrent Units)ニューラルネットワークに基づく2つのモデルを提案する。 ベンチマークしたアラビア語ホテルレビューデータセットを用いてモデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-based Sentiment analysis (ABSA) accomplishes a fine-grained analysis that defines the aspects of a given document or sentence and the sentiments conveyed regarding each aspect. This level of analysis is the most detailed version that is capable of exploring the nuanced viewpoints of the reviews. Most of the research available in ABSA focuses on English language with very few work available on Arabic. Most previous work in Arabic has been based on regular methods of machine learning that mainly depends on a group of rare resources and tools for analyzing and processing Arabic content such as lexicons, but the lack of those resources presents another challenge. To overcome these obstacles, Deep Learning (DL)-based methods are proposed using two models based on Gated Recurrent Units (GRU) neural networks for ABSA. The first one is a DL model that takes advantage of the representations on both words and characters via the combination of bidirectional GRU, Convolutional neural network (CNN), and Conditional Random Field (CRF) which makes up (BGRU-CNN-CRF) model to extract the main opinionated aspects (OTE). The second is an interactive attention network based on bidirectional GRU (IAN-BGRU) to identify sentiment polarity toward extracted aspects. We evaluated our models using the benchmarked Arabic hotel reviews dataset. The results indicate that the proposed methods are better than baseline research on both tasks having 38.5% enhancement in F1-score for opinion target extraction (T2) and 7.5% in accuracy for aspect-based sentiment polarity classification (T3). Obtaining F1 score of 69.44% for T2, and accuracy of 83.98% for T3.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの知覚分析(ABSA)は、与えられた文書や文の側面と各側面について伝達される感情を定義する、きめ細かい分析を行う。 このレベルの分析は、レビューの微妙な視点を探求できる最も詳細なバージョンである。 ABSAで利用可能な研究のほとんどは英語に焦点を当てており、アラビア語に関する研究はほとんどない。 アラビアにおけるこれまでのほとんどの研究は、主にレキシコンのようなアラビアのコンテンツを分析・処理するための希少なリソースとツールのグループに依存する機械学習の通常の方法に基づいているが、これらのリソースの欠如は別の課題を招いている。 これらの障害を克服するために,gru(gated recurrent unit)ニューラルネットワークを用いた2つのモデルを用いた深層学習法を提案する。 1つ目は、双方向のgrg、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)、条件付き確率場(crf)の組み合わせによって単語と文字の両方の表現を利用するdlモデルであり、(bgru-cnn-crf)モデルを作成して主意見の側面(ote)を抽出する。 2つ目は、双方向GRU(IAN-BGRU)に基づく対話型アテンションネットワークで、抽出された側面に対する感情極性を特定する。 アラビアホテルレビューデータセットを用いて,本モデルの評価を行った。 提案手法は,評価対象抽出のためのF1スコアが38.5%,アスペクトベースの感情極性分類(T3)のための精度が7.5%,両タスクのベースライン研究よりも優れていることを示す。 F1得点はT2が69.44%、T3が83.98%である。

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