論文の概要: Understand me, if you refer to Aspect Knowledge: Knowledge-aware Gated Recurrent Memory Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02352v1
• Date: Thu, 5 Aug 2021 03:39:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-06 14:58:40.389836
• Title: Understand me, if you refer to Aspect Knowledge: Knowledge-aware Gated Recurrent Memory Network
• Title（参考訳）: アスペクト知識(aspect knowledge)について言えば、知識を意識したゲート型リカレントメモリネットワーク(recurrent memory network)です。
• Authors: Bowen Xing, Ivor W. Tsang
• Abstract要約: アスペクトレベルの感情分類(ASC)は、レビューで言及された特定の側面に対する微粒な感情極性を予測することを目的としている。 最近のASCの進歩にもかかわらず、マシンが重要な側面の感情を推測できるようにすることは依然として困難である。 本稿では,(1)アスペクト知識の欠如によるアスペクト表現がアスペクトの正確な意味と特性情報を表現するのに不十分であること,(2)先行研究は局所的な構文情報とグローバルな関係情報のみを捉えること,という2つの課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.735400754548635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-level sentiment classification (ASC) aims to predict the fine-grained sentiment polarity towards a given aspect mentioned in a review. Despite recent advances in ASC, enabling machines to preciously infer aspect sentiments is still challenging. This paper tackles two challenges in ASC: (1) due to lack of aspect knowledge, aspect representation derived in prior works is inadequate to represent aspect's exact meaning and property information; (2) prior works only capture either local syntactic information or global relational information, thus missing either one of them leads to insufficient syntactic information. To tackle these challenges, we propose a novel ASC model which not only end-to-end embeds and leverages aspect knowledge but also marries the two kinds of syntactic information and lets them compensate for each other. Our model includes three key components: (1) a knowledge-aware gated recurrent memory network recurrently integrates dynamically summarized aspect knowledge; (2) a dual syntax graph network combines both kinds of syntactic information to comprehensively capture sufficient syntactic information; (3) a knowledge integrating gate re-enhances the final representation with further needed aspect knowledge; (4) an aspect-to-context attention mechanism aggregates the aspect-related semantics from all hidden states into the final representation. Experimental results on several benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our model, which overpass previous state-of-the-art models by large margins in terms of both Accuracy and Macro-F1.
• Abstract（参考訳）: アスペクトレベルの感情分類(ASC)は、レビューで言及された特定の側面に対する微粒な感情極性を予測することを目的としている。 最近のASCの進歩にもかかわらず、マシンが重要な側面の感情を推測することは依然として困難である。 本稿では,(1)アスペクト知識の欠如により,先行研究から派生したアスペクト表現が,アスペクトの正確な意味と特性情報を表現できないこと,(2)先行研究は局所構文情報とグローバルリレーショナル情報の両方しか取得できないこと,という2つの課題に対処する。 これらの課題に取り組むため,我々は,エンド・ツー・エンドの組込みとアスペクト知識の活用だけでなく,これら2種類の構文情報を結婚させ,相互補完を可能にする新しいascモデルを提案する。 Our model includes three key components: (1) a knowledge-aware gated recurrent memory network recurrently integrates dynamically summarized aspect knowledge; (2) a dual syntax graph network combines both kinds of syntactic information to comprehensively capture sufficient syntactic information; (3) a knowledge integrating gate re-enhances the final representation with further needed aspect knowledge; (4) an aspect-to-context attention mechanism aggregates the aspect-related semantics from all hidden states into the final representation. いくつかのベンチマークデータセットによる実験結果から,従来の最先端モデルよりも精度とマクロF1の両面で大きなマージンを超越したモデルの有効性が示された。

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