Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction

論文の概要: Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07665v1
Date: Sat, 13 Mar 2021 09:30:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-16 14:16:02.102150
Title: Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction
Title（参考訳）: Aspect Sentiment Triplet Extraction のための双方向機械読解解法
Authors: Shaowei Chen, Yu Wang, Jie Liu, Yuelin Wang
Abstract要約: アスペクトセンチメントトリプレット抽出(ASTE)は、きめ細かいオピニオンマイニングの新たなタスクです。我々はASTEタスクをマルチターン機械読解(MTMRC)タスクに変換する。本稿では,この課題に対処する双方向MRC(BMRC)フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.208671244754317
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Aspect sentiment triplet extraction (ASTE), which aims to identify aspects from review sentences along with their corresponding opinion expressions and sentiments, is an emerging task in fine-grained opinion mining. Since ASTE consists of multiple subtasks, including opinion entity extraction, relation detection, and sentiment classification, it is critical and challenging to appropriately capture and utilize the associations among them. In this paper, we transform ASTE task into a multi-turn machine reading comprehension (MTMRC) task and propose a bidirectional MRC (BMRC) framework to address this challenge. Specifically, we devise three types of queries, including non-restrictive extraction queries, restrictive extraction queries and sentiment classification queries, to build the associations among different subtasks. Furthermore, considering that an aspect sentiment triplet can derive from either an aspect or an opinion expression, we design a bidirectional MRC structure. One direction sequentially recognizes aspects, opinion expressions, and sentiments to obtain triplets, while the other direction identifies opinion expressions first, then aspects, and at last sentiments. By making the two directions complement each other, our framework can identify triplets more comprehensively. To verify the effectiveness of our approach, we conduct extensive experiments on four benchmark datasets. The experimental results demonstrate that BMRC achieves state-of-the-art performances.
Abstract（参考訳）: レビュー文の側面とそれに対応する意見表現と感情を識別することを目的としたアスペクト感情トリプレット抽出(ASTE)は、きめ細かい意見マイニングにおける新たなタスクです。 asteは、意見エンティティ抽出、関係検出、感情分類を含む複数のサブタスクから構成されているため、それらの関連を適切に捉えて活用することが重要かつ困難である。本稿では、ASTEタスクをマルチターン機械読解(MTMRC)タスクに変換し、この課題に対処するための双方向MRC(BMRC)フレームワークを提案する。具体的には,非制限抽出クエリ,制限抽出クエリ,感情分類クエリの3種類のクエリを考案し,異なるサブタスク間の関連性を構築する。さらに、アスペクト感情三重項がアスペクトまたは意見表現から派生する可能性があることを考慮し、双方向mrc構造を設計する。 1つの方向はアスペクト、意見表現、感情を順次認識し、3つ目を得る一方、もう1つの方向は意見表現をまずアスペクト、そして最後に感情を識別する。 2つの方向を相互補完させることで、我々のフレームワークはより包括的に三つ子を識別できる。提案手法の有効性を検証するため,4つのベンチマークデータセットに対して広範な実験を行った。実験の結果,BMRCは最先端の性能を達成できた。

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