論文の概要: Aspect-Based Sentiment Analysis using Local Context Focus Mechanism with
DeBERTa
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02424v1
- Date: Wed, 6 Jul 2022 03:50:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-07 13:48:34.122374
- Title: Aspect-Based Sentiment Analysis using Local Context Focus Mechanism with
DeBERTa
- Title(参考訳): DeBERTaを用いた局所文脈焦点機構を用いたアスペクトベース知覚分析
- Authors: Tianyu Zhao, Junping Du, Zhe Xu, Ang Li, Zeli Guan
- Abstract要約: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、感情分析の分野におけるきめ細かいタスクである。
アスペクトベース感性分析問題を解決するための最近のDeBERTaモデル
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.507916676584763
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Text sentiment analysis, also known as opinion mining, is research on the
calculation of people's views, evaluations, attitude and emotions expressed by
entities. Text sentiment analysis can be divided into text-level sentiment
analysis, sen-tence-level sentiment analysis and aspect-level sentiment
analysis. Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) is a fine-grained task in the
field of sentiment analysis, which aims to predict the polarity of aspects. The
research of pre-training neural model has significantly improved the
performance of many natural language processing tasks. In recent years, pre
training model (PTM) has been applied in ABSA. Therefore, there has been a
question, which is whether PTMs contain sufficient syntactic information for
ABSA. In this paper, we explored the recent DeBERTa model (Decoding-enhanced
BERT with disentangled attention) to solve Aspect-Based Sentiment Analysis
problem. DeBERTa is a kind of neural language model based on transformer, which
uses self-supervised learning to pre-train on a large number of original text
corpora. Based on the Local Context Focus (LCF) mechanism, by integrating
DeBERTa model, we purpose a multi-task learning model for aspect-based
sentiment analysis. The experiments result on the most commonly used the laptop
and restaurant datasets of SemEval-2014 and the ACL twitter dataset show that
LCF mechanism with DeBERTa has significant improvement.
- Abstract(参考訳): テキスト感情分析(英: Text sentiment analysis)または意見マイニング(英: opinion mining)は、個人が表現する人々の見解、評価、態度、感情の計算に関する研究である。
テキスト感情分析は、テキストレベルの感情分析、センセンスレベルの感情分析、アスペクトレベルの感情分析に分けられる。
Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、感情分析の分野における細かいタスクであり、アスペクトの極性を予測することを目的としている。
事前学習ニューラルモデルの研究は、多くの自然言語処理タスクの性能を大幅に向上させた。
近年、ABSAではプレトレーニングモデル(PTM)が適用されている。
したがって、PTMがABSAに十分な構文情報を含むかどうかという疑問がある。
本稿では,直近のDeBERTaモデルについて検討し,アスペクトベース感性分析問題の解法を提案する。
DeBERTaは、トランスフォーマーをベースとしたニューラルネットワークモデルの一種で、教師付き学習を使用して、多数のオリジナルテキストコーパスを事前トレーニングする。
局所的コンテキストフォーカス(lcf)機構に基づき、debertaモデルを統合することで、アスペクトベース感情分析のためのマルチタスク学習モデルを実現する。
この実験は、SemEval-2014のラップトップとレストランのデータセットで最もよく使われているもので、ACL twitterデータセットは、DeBERTaによるLCFメカニズムが大幅に改善されていることを示している。
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