論文の概要: Tell Me Why You Feel That Way: Processing Compositional Dependency for Tree-LSTM Aspect Sentiment Triplet Extraction (TASTE)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05815v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 01:52:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 14:58:50.712555
• Title: Tell Me Why You Feel That Way: Processing Compositional Dependency for Tree-LSTM Aspect Sentiment Triplet Extraction (TASTE)
• Title（参考訳）: Tree-LSTM Aspect Sentiment Triplet Extraction (TASTE) の組成依存性について教えてください。
• Authors: A. Sutherland, S. Bensch, T. Hellstr\"om, S. Magg, S.Wermter
• Abstract要約: 本稿では, 依存木LSTMの合成感情解析構造と相補的記号規則を利用したハイブリッド型ニューラルシンボリック手法を提案する。 本手法は, 必要なデータを単純化し, 解釈可能性の度合いを提供しながら, 最先端の手法に則して実行可能であることを示す。
• 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: Sentiment analysis has transitioned from classifying the sentiment of an entire sentence to providing the contextual information of what targets exist in a sentence, what sentiment the individual targets have, and what the causal words responsible for that sentiment are. However, this has led to elaborate requirements being placed on the datasets needed to train neural networks on the joint triplet task of determining an entity, its sentiment, and the causal words for that sentiment. Requiring this kind of data for training systems is problematic, as they suffer from stacking subjective annotations and domain over-fitting leading to poor model generalisation when applied in new contexts. These problems are also likely to be compounded as we attempt to jointly determine additional contextual elements in the future. To mitigate these problems, we present a hybrid neural-symbolic method utilising a Dependency Tree-LSTM's compositional sentiment parse structure and complementary symbolic rules to correctly extract target-sentiment-cause triplets from sentences without the need for triplet training data. We show that this method has the potential to perform in line with state-of-the-art approaches while also simplifying the data required and providing a degree of interpretability through the Tree-LSTM.
• Abstract（参考訳）: 感情分析は、文全体の感情の分類から、文に存在するターゲット、個々のターゲットが持っている感情、その感情の原因となる因果語が何であるかのコンテキスト情報の提供へと移行しました。 しかし、これは、エンティティ、その感情、およびその感情のための因果的言葉を決定する共同三重項タスクでニューラルネットワークを訓練するために必要なデータセットに、精巧な要件が配置されています。 主観的なアノテーションの積み重ねやドメイン・オーバーフィッティングに悩まされ、新しいコンテキストで適用するとモデル一般化が悪くなるため、この種のデータをトレーニングシステムに必要なのは問題になります。 これらの問題は、将来的に追加のコンテキスト要素を共同で決定しようとすると複雑になる可能性もあります。 これらの問題を緩和するために,三重項学習データを必要としない文から,係り受け木-LSTMの合成感情解析構造と相補的記号規則を用いたハイブリッドニューラルシンボリック手法を提案する。 本手法は,必要なデータを単純化し,Tree-LSTMを通して解釈しやすさを提供するとともに,最先端の手法に則して実行可能であることを示す。

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