論文の概要: Seeking Common but Distinguishing Difference, A Joint Aspect-based Sentiment Analysis Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09634v1
• Date: Thu, 18 Nov 2021 11:24:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-19 19:56:22.142769
• Title: Seeking Common but Distinguishing Difference, A Joint Aspect-based Sentiment Analysis Model
• Title（参考訳）: 共用アスペクトに基づく感情分析モデルにおける共通だが識別可能な差異を求める
• Authors: Hongjiang Jing, Zuchao Li, Hai Zhao and Shu Jiang
• Abstract要約: 本稿では,エンコーダ共有の利点を享受するだけでなく,モデルの有効性向上にも焦点をあてる共同ABSAモデルを提案する。 具体的には、ペアエンコーダが特に候補アスペクト-オピニオン対の分類に重点を置いており、元のエンコーダはシーケンスラベリングに注意を払っている。 実験結果から,提案モデルが頑健性を示し,従来の4つのベンチマークデータセットよりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.4726612032584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) task consists of three typical subtasks: aspect term extraction, opinion term extraction, and sentiment polarity classification. These three subtasks are usually performed jointly to save resources and reduce the error propagation in the pipeline. However, most of the existing joint models only focus on the benefits of encoder sharing between subtasks but ignore the difference. Therefore, we propose a joint ABSA model, which not only enjoys the benefits of encoder sharing but also focuses on the difference to improve the effectiveness of the model. In detail, we introduce a dual-encoder design, in which a pair encoder especially focuses on candidate aspect-opinion pair classification, and the original encoder keeps attention on sequence labeling. Empirical results show that our proposed model shows robustness and significantly outperforms the previous state-of-the-art on four benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース感情分析(ABSA)タスクは、アスペクト項抽出、意見項抽出、感情極性分類の3つの典型的なサブタスクから構成される。 これら3つのサブタスクは通常、リソースの節約とパイプライン内のエラー伝搬の低減のために共同で実行される。 しかし、既存のジョイントモデルのほとんどは、サブタスク間のエンコーダ共有の利点のみに焦点を当てているが、違いは無視されている。 そこで本研究では,エンコーダ共有のメリットを享受するだけでなく,モデルの有効性向上のための差分に着目した共同ABSAモデルを提案する。 具体的には,ペアエンコーダが候補アスペクト-オピニオンペアの分類に特に注目し,元のエンコーダがシーケンスラベリングに注目しているデュアルエンコーダ設計を提案する。 実験の結果,提案モデルが頑健性を示し,従来の4つのベンチマークデータセットよりも大幅に優れていた。

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