論文の概要: Causal Intervention Improves Implicit Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09329v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 13:17:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 16:35:53.115989
• Title: Causal Intervention Improves Implicit Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 因果介入によるインシシット・センシティメント分析の改善
• Authors: Siyin Wang, Jie Zhou, Changzhi Sun, Junjie Ye, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang
• Abstract要約: インスツルメンタル・バリアブル(ISAIV)を用いたインシシット・センシティメント分析のための因果介入モデルを提案する。 まず、因果的視点から感情分析をレビューし、このタスクに存在する共同設立者を分析する。 そこで本研究では,文章と感情の因果関係を解消し,純粋因果関係を抽出するインストゥルメンタル変数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.43379729099121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite having achieved great success for sentiment analysis, existing neural models struggle with implicit sentiment analysis. This may be due to the fact that they may latch onto spurious correlations ("shortcuts", e.g., focusing only on explicit sentiment words), resulting in undermining the effectiveness and robustness of the learned model. In this work, we propose a causal intervention model for Implicit Sentiment Analysis using Instrumental Variable (ISAIV). We first review sentiment analysis from a causal perspective and analyze the confounders existing in this task. Then, we introduce an instrumental variable to eliminate the confounding causal effects, thus extracting the pure causal effect between sentence and sentiment. We compare the proposed ISAIV model with several strong baselines on both the general implicit sentiment analysis and aspect-based implicit sentiment analysis tasks. The results indicate the great advantages of our model and the efficacy of implicit sentiment reasoning.
• Abstract（参考訳）: 感情分析で大きな成功を収めたにもかかわらず、既存のニューラルモデルは暗黙的な感情分析に苦しむ。 これは、スプリアス相関(例えば明示的な感情語のみに焦点をあてる)にラッチし、学習モデルの有効性と堅牢性を損なう可能性があるという事実による可能性がある。 本研究では,インスツルメンタル・バリアブル(ISAIV)を用いたインシシット・センシティメント分析のための因果介入モデルを提案する。 まず、因果的視点から感情分析をレビューし、このタスクに存在する共同設立者を分析する。 次に,因果効果を解消するためのインストゥルメンタル変数を導入し,文と感情の純粋な因果効果を抽出する。 提案するisaivモデルは,一般の暗黙的感情分析とアスペクトに基づく暗黙的感情分析タスクの両方において,いくつかの強いベースラインと比較した。 その結果,モデルの大きな利点と暗黙的な感情推論の有効性が示唆された。

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