論文の概要: Extracting all Aspect-polarity Pairs Jointly in a Text with Relation
Extraction Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00256v1
- Date: Wed, 1 Sep 2021 09:00:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-02 14:32:33.449669
- Title: Extracting all Aspect-polarity Pairs Jointly in a Text with Relation
Extraction Approach
- Title（参考訳）: 関係抽出手法を用いたテキスト中の全アスペクト極性ペアの抽出
- Authors: Lingmei Bu, Li Chen, Yongmei Lu and Zhonghua Yu
- Abstract要約: 本稿では,関係抽出技術を用いたテキストから直接アスペクト極性ペアを生成することを提案する。
アスペクト極性対の結合抽出のための位置認識とアスペクト認識のシーケンス2系列モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.844982778392037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Extracting aspect-polarity pairs from texts is an important task of
fine-grained sentiment analysis. While the existing approaches to this task
have gained many progresses, they are limited at capturing relationships among
aspect-polarity pairs in a text, thus degrading the extraction performance.
Moreover, the existing state-of-the-art approaches, namely token-based
se-quence tagging and span-based classification, have their own defects such as
polarity inconsistency resulted from separately tagging tokens in the former
and the heterogeneous categorization in the latter where aspect-related and
polarity-related labels are mixed. In order to remedy the above defects,
in-spiring from the recent advancements in relation extraction, we propose to
generate aspect-polarity pairs directly from a text with relation extraction
technology, regarding aspect-pairs as unary relations where aspects are
enti-ties and the corresponding polarities are relations. Based on the
perspective, we present a position- and aspect-aware sequence2sequence model
for joint extraction of aspect-polarity pairs. The model is characterized with
its ability to capture not only relationships among aspect-polarity pairs in a
text through the sequence decoding, but also correlations between an aspect and
its polarity through the position- and aspect-aware attentions. The
experi-ments performed on three benchmark datasets demonstrate that our model
outperforms the existing state-of-the-art approaches, making significant
im-provement over them.
- Abstract（参考訳）: テキストからアスペクト・ポーラリティーペアを抽出することは、きめ細かい感情分析の重要なタスクである。
このタスクに対する既存のアプローチは多くの進歩を遂げているが、テキスト中のアスペクト極性ペア間の関係を捉えることに制限があり、抽出性能が低下する。
さらに、既存の最先端のアプローチ、すなわちトークンベースのセレンスタグとスパンベースの分類は、前者の別個のタグ付けトークンによる極性不整合や、アスペクト関連のラベルと極性関連ラベルが混在する後者の不均一な分類など、独自の欠陥を持つ。
関係抽出技術の最近の進歩から着目された上記の欠陥を解消するため,関係抽出技術を用いたテキストから直接アスペクト極性ペアを生成し,アスペクトが関係性であり,対応する極性が関係性である一意関係としてのアスペクトペアについて検討する。
この観点から,アスペクト極性対の連成抽出のための位置認識シーケンス2系列モデルを提案する。
このモデルは、テキスト中のアスペクト極性ペア間の関係をシーケンスデコーディングによってキャプチャするだけでなく、位置認識とアスペクト認識の注意を通してアスペクトとその極性の間の相関を捉えることができる。
3つのベンチマークデータセットで実施された実験は、我々のモデルが既存の最先端アプローチよりも優れており、それらよりも大幅に改善されていることを示している。
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