論文の概要: Graph Ensemble Learning over Multiple Dependency Trees for Aspect-level Sentiment Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11794v1
• Date: Fri, 12 Mar 2021 22:27:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 01:03:53.970186
• Title: Graph Ensemble Learning over Multiple Dependency Trees for Aspect-level Sentiment Classification
• Title（参考訳）: アスペクトレベルの知覚分類のための複数依存木を用いたグラフアンサンブル学習
• Authors: Xiaochen Hou, Peng Qi, Guangtao Wang, Rex Ying, Jing Huang, Xiaodong He, Bowen Zhou
• Abstract要約: 本研究では, グラフアンサンブル手法であるGraphMergeを提案する。 各依存ツリーに1組のモデルパラメータを割り当てる代わりに、まず異なるパースから依存関係を結合し、結果のグラフにGNNを適用します。 SemEval 2014 Task 4とACL 14のTwitterデータセットの実験では、GraphMergeモデルは単一の依存ツリーでモデルを上回るだけでなく、モデルパラメータを追加せずに他のアンサンブルモジュールを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.936820137442254
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work on aspect-level sentiment classification has demonstrated the efficacy of incorporating syntactic structures such as dependency trees with graph neural networks(GNN), but these approaches are usually vulnerable to parsing errors. To better leverage syntactic information in the face of unavoidable errors, we propose a simple yet effective graph ensemble technique, GraphMerge, to make use of the predictions from differ-ent parsers. Instead of assigning one set of model parameters to each dependency tree, we first combine the dependency relations from different parses before applying GNNs over the resulting graph. This allows GNN mod-els to be robust to parse errors at no additional computational cost, and helps avoid overparameterization and overfitting from GNN layer stacking by introducing more connectivity into the ensemble graph. Our experiments on the SemEval 2014 Task 4 and ACL 14 Twitter datasets show that our GraphMerge model not only outperforms models with single dependency tree, but also beats other ensemble mod-els without adding model parameters.
• Abstract（参考訳）: アスペクトレベルの感情分類に関する最近の研究は、依存木などの構文構造をグラフニューラルネットワーク(GNN)に組み込むことの有効性を実証している。 回避不能なエラーに直面した構文情報をよりよく活用するために,グラフアンサンブル手法であるGraphMergeを提案する。 各依存ツリーに1組のモデルパラメータを割り当てる代わりに、まず、結果のグラフにGNNを適用する前に、異なるパースから依存関係を結合する。 これにより、GNNモジュールは、余分な計算コストなしでエラーを解析しやすくなり、アンサンブルグラフにより多くの接続性を導入することで、GNNレイヤのオーバーパラメータ化やオーバーフィッティングを避けることができる。 SemEval 2014 Task 4とACL 14のTwitterデータセットの実験では、GraphMergeモデルは単一の依存ツリーでモデルを上回るだけでなく、モデルパラメータを追加せずに他のアンサンブルモジュールを上回ります。

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