論文の概要: Enhanced Aspect-Based Sentiment Analysis Models with Progressive Self-supervised Attention Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03446v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 02:50:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 14:54:16.979542
• Title: Enhanced Aspect-Based Sentiment Analysis Models with Progressive Self-supervised Attention Learning
• Title（参考訳）: プログレッシブ自己監督型注意学習によるアスペクトベース感情分析モデルの強化
• Authors: Jinsong Su, Jialong Tang, Hui Jiang, Ziyao Lu, Yubin Ge, Linfeng Song, Deyi Xiong, Le Sun, Jiebo Luo
• Abstract要約: アスペクトベース感情分析(absa)では、多くのニューラルモデルに感情予測に対する各文脈単語の寄与を定量化するための注意機構が備わっている。 注目ABSAモデルに対する自己監督型注意学習の進歩的アプローチを提案する。 提案手法を3つの最先端の神経ABSAモデルに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.0064298630794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In aspect-based sentiment analysis (ABSA), many neural models are equipped with an attention mechanism to quantify the contribution of each context word to sentiment prediction. However, such a mechanism suffers from one drawback: only a few frequent words with sentiment polarities are tended to be taken into consideration for final sentiment decision while abundant infrequent sentiment words are ignored by models. To deal with this issue, we propose a progressive self-supervised attention learning approach for attentional ABSA models. In this approach, we iteratively perform sentiment prediction on all training instances, and continually learn useful attention supervision information in the meantime. During training, at each iteration, context words with the highest impact on sentiment prediction, identified based on their attention weights or gradients, are extracted as words with active/misleading influence on the correct/incorrect prediction for each instance. Words extracted in this way are masked for subsequent iterations. To exploit these extracted words for refining ABSA models, we augment the conventional training objective with a regularization term that encourages ABSA models to not only take full advantage of the extracted active context words but also decrease the weights of those misleading words. We integrate the proposed approach into three state-of-the-art neural ABSA models. Experiment results and in-depth analyses show that our approach yields better attention results and significantly enhances the performance of all three models. We release the source code and trained models at https://github.com/DeepLearnXMU/PSSAttention.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース感情分析(absa)では、多くのニューラルモデルに感情予測に対する各文脈単語の寄与を定量化するための注意機構が備わっている。 しかし、このようなメカニズムは1つの欠点に悩まされる: 感情の極性を持つ単語は、モデルによって無視されるが、最終的な感情決定のために考慮される傾向にある。 そこで本研究では,注目ABSAモデルに対する自己監督型注意学習手法を提案する。 このアプローチでは,すべてのトレーニングインスタンスで反復的に感情予測を行い,その間,有用な注意監督情報を継続的に学習する。 トレーニング中、各反復において、注意重みや勾配に基づいて識別された感情予測に最も影響を与える文脈単語を、各インスタンスの正誤予測にアクティブ/誤認の影響のある単語として抽出する。 このように抽出された単語は、その後のイテレーションでマスキングされる。 抽出した単語をABSAモデルの精錬に利用するために,従来の訓練目標を正規化用語で強化し,ABSAモデルが抽出したアクティブな文脈語を最大限に活用するだけでなく,誤解を招く単語の重みを減少させるように促す。 提案手法を3つの最先端の神経ABSAモデルに統合する。 実験結果と深部分析の結果から,本手法はより注意度を高め,3モデルすべての性能を著しく向上させることが示された。 ソースコードとトレーニングされたモデルをhttps://github.com/deeplearnxmu/pssattentionでリリースします。

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