論文の概要: Structural Bias for Aspect Sentiment Triplet Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00820v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 05:02:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:19:55.974859
• Title: Structural Bias for Aspect Sentiment Triplet Extraction
• Title（参考訳）: アスペクト感情三重項抽出のための構造バイアス
• Authors: Chen Zhang, Lei Ren, Fang Ma, Jingang Wang, Wei Wu, Dawei Song
• Abstract要約: アスペクト感情三重項抽出(ASTE)には構造バイアスが利用され,性能が向上した。 構造バイアスを明示的に組み込むことは効率に悪影響を及ぼすが、事前訓練された言語モデル(PLM)はすでに暗黙的な構造を捉えることができる。 そこで本研究では,PLMにおける構造バイアスを統合するためのアダプタと,低コストで計算可能な相対的位置構造を用いて,効率上の問題に対処することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.273669042985883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Structural bias has recently been exploited for aspect sentiment triplet extraction (ASTE) and led to improved performance. On the other hand, it is recognized that explicitly incorporating structural bias would have a negative impact on efficiency, whereas pretrained language models (PLMs) can already capture implicit structures. Thus, a natural question arises: Is structural bias still a necessity in the context of PLMs? To answer the question, we propose to address the efficiency issues by using an adapter to integrate structural bias in the PLM and using a cheap-to-compute relative position structure in place of the syntactic dependency structure. Benchmarking evaluation is conducted on the SemEval datasets. The results show that our proposed structural adapter is beneficial to PLMs and achieves state-of-the-art performance over a range of strong baselines, yet with a light parameter demand and low latency. Meanwhile, we give rise to the concern that the current evaluation default with data of small scale is under-confident. Consequently, we release a large-scale dataset for ASTE. The results on the new dataset hint that the structural adapter is confidently effective and efficient to a large scale. Overall, we draw the conclusion that structural bias shall still be a necessity even with PLMs.
• Abstract（参考訳）: 最近、構造バイアスがアスペクト感情三重項抽出(ASTE)に利用され、性能が向上した。 一方、構造バイアスを明示的に組み込むことは効率に悪影響を及ぼすが、事前訓練された言語モデル(PLM)は暗黙的な構造を捉えることができる。 構造バイアスは依然としてplmのコンテキストにおいて必要か? そこで本研究では,plmの構造バイアスをアダプタを用いて統合し,構文依存構造に代えて,安価に計算可能な相対位置構造を用いることにより,効率問題に対処することを提案する。 SemEvalデータセット上でベンチマーク評価を行う。 その結果,提案する構造アダプタはPLMに有益であり,強力なベースラインにまたがる最先端性能を実現するが,軽量なパラメータ要求と低レイテンシで実現可能であることがわかった。 一方で、小規模のデータによる現在の評価基準が信頼できないという懸念も浮き彫りにしている。 その結果,ASTEの大規模データセットが得られた。 新しいデータセットの結果は、構造的アダプタは自信深く有効で、大規模に効率的であることを示唆している。 全体として、構造バイアスはplmでも依然として必要である、という結論を導きます。

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