論文の概要: Powering Comparative Classification with Sentiment Analysis via Domain Adaptive Knowledge Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03819v1
• Date: Tue, 7 Sep 2021 19:17:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-10 14:31:37.612693
• Title: Powering Comparative Classification with Sentiment Analysis via Domain Adaptive Knowledge Transfer
• Title（参考訳）: ドメイン適応的知識伝達による感性分析による比較分類
• Authors: Zeyu Li, Yilong Qin, Zihan Liu, Wei Wang
• Abstract要約: 本研究では,ある文中の2つのエンティティ間の嗜好が存在するかどうかを予測することを目的とした比較選好分類(CPC)について検討する。 高品質なCPCモデルは、比較質問応答やレビューベースのレコメンデーションのようなアプリケーションに大きく貢献する。 我々は感情分析によるCPCの精度を向上させる感情分析強化ネットワーク(SAECON)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.98690716279821
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study Comparative Preference Classification (CPC) which aims at predicting whether a preference comparison exists between two entities in a given sentence and, if so, which entity is preferred over the other. High-quality CPC models can significantly benefit applications such as comparative question answering and review-based recommendations. Among the existing approaches, non-deep learning methods suffer from inferior performances. The state-of-the-art graph neural network-based ED-GAT (Ma et al., 2020) only considers syntactic information while ignoring the critical semantic relations and the sentiments to the compared entities. We proposed sentiment Analysis Enhanced COmparative Network (SAECON) which improves CPC ac-curacy with a sentiment analyzer that learns sentiments to individual entities via domain adaptive knowledge transfer. Experiments on the CompSent-19 (Panchenko et al., 2019) dataset present a significant improvement on the F1 scores over the best existing CPC approaches.
• Abstract（参考訳）: 比較選好分類 (cpc) について検討し, 与えられた文中の2つのエンティティ間の選好比較が存在するか, いずれのエンティティが他方よりも好まれるかを予測することを目的とした。 高品質なCPCモデルは、比較質問応答やレビューベースのレコメンデーションのようなアプリケーションに大きく貢献する。 既存の手法では,非深度学習法は性能が劣る。 state-of-the-art graph neural network-based ed-gat (ma et al., 2020) は、重要な意味関係や比較対象に対する感情を無視しながら、構文情報のみを考察している。 そこで我々は,CPCの精度を向上する感情分析強化ネットワーク (SAECON) を提案し,ドメイン適応的知識伝達を通じて個人に対する感情を学習する感情分析装置を開発した。 CompSent-19(Panchenko et al., 2019)データセットの実験では、既存のCPCアプローチよりもF1スコアが大幅に改善された。

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