論文の概要: Leveraging Recursive Processing for Neural-Symbolic Affect-Target Associations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03755v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 15:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 14:53:32.037750
• Title: Leveraging Recursive Processing for Neural-Symbolic Affect-Target Associations
• Title（参考訳）: ニューラル・シンボリック・アフェクト・ターゲット・アソシエーションにおける再帰的処理の活用
• Authors: A. Sutherland, S. Magg, S. Wermter
• Abstract要約: 本論文では,自然言語表現の感情的ラベルを用いて,抽出した対象,表現された感情と関連づける名詞チャンクを関連付けるコモンセンスアプローチを提案する。 我々は、木とサブツリー処理に順応したトレーニング済みニューラルネットワーク、Dependency Tree-LSTMを活用し、動的ターゲットの影響ラベルを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Explaining the outcome of deep learning decisions based on affect is challenging but necessary if we expect social companion robots to interact with users on an emotional level. In this paper, we present a commonsense approach that utilizes an interpretable hybrid neural-symbolic system to associate extracted targets, noun chunks determined to be associated with the expressed emotion, with affective labels from a natural language expression. We leverage a pre-trained neural network that is well adapted to tree and sub-tree processing, the Dependency Tree-LSTM, to learn the affect labels of dynamic targets, determined through symbolic rules, in natural language. We find that making use of the unique properties of the recursive network provides higher accuracy and interpretability when compared to other unstructured and sequential methods for determining target-affect associations in an aspect-based sentiment analysis task.
• Abstract（参考訳）: 情緒に基づく深層学習決定の結果を説明することは困難であるが,ソーシャル・コンパニオン・ロボットがユーザと感情レベルで対話することを期待する場合は必要である。 本稿では,対話型ハイブリッドニューラルシンボリックシステムを用いて,抽出されたターゲット,表現された感情に関連づけられた名詞チャンク,および自然言語表現からの感情ラベルを関連付けるコモンセンスアプローチを提案する。 我々は、木とサブツリー処理に順応した事前学習ニューラルネットワーク、Dependency Tree-LSTMを活用し、自然言語でシンボル規則によって決定される動的ターゲットのラベルを学習する。 また,再帰的ネットワークのユニークな特性を利用すると,アスペクトベースの感情分析タスクにおいて,他の非構造的,シーケンシャルな手法と比較して高い精度と解釈性が得られることがわかった。

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