論文の概要: KESA: A Knowledge Enhanced Approach For Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12093v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 13:21:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 16:24:59.734197
• Title: KESA: A Knowledge Enhanced Approach For Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: KESA: 感覚分析のための知識強化アプローチ
• Authors: Qinghua Zhao, Shuai Ma, Shuo Ren
• Abstract要約: 文レベルの感情分析について検討し、感情語クローゼと条件付き感情予測という2つの感情認識補助課題を提案する。 実験結果から,本手法はトレーニング済みモデルよりも一貫して優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.937274761540925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Though some recent works focus on injecting sentiment knowledge into pre-trained language models, they usually design mask and reconstruction tasks in the post-training phase. In this paper, we aim to benefit from sentiment knowledge in a lighter way. To achieve this goal, we study sentence-level sentiment analysis and, correspondingly, propose two sentiment-aware auxiliary tasks named sentiment word cloze and conditional sentiment prediction. The first task learns to select the correct sentiment words within the input, given the overall sentiment polarity as prior knowledge. On the contrary, the second task predicts the overall sentiment polarity given the sentiment polarity of the word as prior knowledge. In addition, two kinds of label combination methods are investigated to unify multiple types of labels in each task. We argue that more information can promote the models to learn more profound semantic representation. We implement it in a straightforward way to verify this hypothesis. The experimental results demonstrate that our approach consistently outperforms pre-trained models and is additive to existing knowledge-enhanced post-trained models. The code and data are released at https://github.com/lshowway/KESA.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、事前訓練された言語モデルに感情知識を注入することに焦点を当てているが、彼らは通常、トレーニング後の段階でマスクや再構築タスクを設計する。 本稿では,より軽い方法で感情知識の恩恵を受けることを目的とする。 この目的を達成するため,文レベルの感情分析を行い,感情単語クローゼと条件付き感情予測という2つの感情認識補助タスクを提案する。 最初のタスクは、前の知識として全体の感情極性を考えると、入力内で正しい感情語を選択することを学ぶ。 逆に、第2のタスクは、単語の感情極性が事前の知識として考慮された全体的な感情極性を予測する。 さらに,各タスクにおける複数のラベルを統一する2種類のラベル組み合わせ手法について検討した。 より深いセマンティック表現を学ぶために、より多くの情報がモデルを促進することができると我々は主張する。 この仮説を検証するための簡単な方法で実装する。 実験の結果,本手法は事前学習モデルより一貫して優れており,既存の知識強化後モデルに付加的であることが示された。 コードとデータはhttps://github.com/lshowway/kesaで公開される。

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