論文の概要: An Empirical Study on Leveraging Position Embeddings for Target-oriented Opinion Words Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01238v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 22:49:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-06 22:41:13.471252
• Title: An Empirical Study on Leveraging Position Embeddings for Target-oriented Opinion Words Extraction
• Title（参考訳）: ターゲット指向オピニオン単語抽出のためのレバレッジ位置埋め込みに関する実証的研究
• Authors: Samuel Mensah, Kai Sun, Nikolaos Aletras
• Abstract要約: ToWE(Target-oriented opinion words extract)は、ターゲット指向の感情分析の新しいサブタスクである。 本稿では,BiLSTMに基づくモデルを用いて,位置情報を単語表現に効果的にエンコードできることを示す。 また,構文情報を組み込んだグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いて,単語表現の強化を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.765146062545048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Target-oriented opinion words extraction (TOWE) (Fan et al., 2019b) is a new subtask of target-oriented sentiment analysis that aims to extract opinion words for a given aspect in text. Current state-of-the-art methods leverage position embeddings to capture the relative position of a word to the target. However, the performance of these methods depends on the ability to incorporate this information into word representations. In this paper, we explore a variety of text encoders based on pretrained word embeddings or language models that leverage part-of-speech and position embeddings, aiming to examine the actual contribution of each component in TOWE. We also adapt a graph convolutional network (GCN) to enhance word representations by incorporating syntactic information. Our experimental results demonstrate that BiLSTM-based models can effectively encode position information into word representations while using a GCN only achieves marginal gains. Interestingly, our simple methods outperform several state-of-the-art complex neural structures.
• Abstract（参考訳）: The Target-oriented opinion words extract (TOWE) (Fan et al., 2019b) is a new subtask of target-oriented sentiment analysis that aim to extract opinion words for a given aspects in text。 現在の最先端手法では、位置埋め込みを利用して単語の相対的な位置をターゲットに捉えている。 しかし,これらの手法の性能は,これらの情報を単語表現に組み込む能力に依存する。 本稿では,toweにおける各コンポーネントの実際の貢献度を検討するために,事前学習された単語埋め込みや位置埋め込みを利用した言語モデルに基づいて,様々なテキストエンコーダを探索する。 また,構文情報を組み込んだグラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いて,単語表現の強化を行う。 実験の結果,位置情報を単語表現に効果的にエンコードできるのに対して,GCNは限界ゲインしか達成できないことがわかった。 興味深いことに、我々の単純な手法はいくつかの最先端の複雑な神経構造より優れている。

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