論文の概要: Zero-shot Aspect-level Sentiment Classification via Explicit Utilization
of Aspect-to-Document Sentiment Composition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02276v1
- Date: Tue, 6 Sep 2022 08:02:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-07 12:26:55.023447
- Title: Zero-shot Aspect-level Sentiment Classification via Explicit Utilization
of Aspect-to-Document Sentiment Composition
- Title（参考訳）: アスペクト・ツー・ドキュメンテーション・センティメント構成の明示的利用によるゼロショットアスペクトレベルのセンティメント分類
- Authors: Pengfei Deng, Jianhua Yuan, Yanyan Zhao, Bing Qin
- Abstract要約: 本研究では,文書レベルのレビューのみを用いて,ゼロショットのアスペクトレベルの感情分類を実現する。
我々の重要な直感は、文書の感情表現が、その文書のすべての側面の感情表現から成り立っていることである。
AF-DSCはまずすべての潜在的側面に対する感情表現を学習し、その後、アスペクトレベルの感情を文書レベルの感情分類に集約し、文書レベルの感情分類を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.955534334487618
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As aspect-level sentiment labels are expensive and labor-intensive to
acquire, zero-shot aspect-level sentiment classification is proposed to learn
classifiers applicable to new domains without using any annotated aspect-level
data. In contrast, document-level sentiment data with ratings are more easily
accessible. In this work, we achieve zero-shot aspect-level sentiment
classification by only using document-level reviews. Our key intuition is that
the sentiment representation of a document is composed of the sentiment
representations of all the aspects of that document. Based on this, we propose
the AF-DSC method to explicitly model such sentiment composition in reviews.
AF-DSC first learns sentiment representations for all potential aspects and
then aggregates aspect-level sentiments into a document-level one to perform
document-level sentiment classification. In this way, we obtain the
aspect-level sentiment classifier as the by-product of the document-level
sentiment classifier. Experimental results on aspect-level sentiment
classification benchmarks demonstrate the effectiveness of explicit utilization
of sentiment composition in document-level sentiment classification. Our model
with only 30k training data outperforms previous work utilizing millions of
data.
- Abstract（参考訳）: アスペクトレベルの感情ラベルは高価で、取得に労力がかかるため、アノテーション付きアスペクトレベルのデータを用いることなく、新しいドメインに適用可能な分類を学習するためにゼロショットのアスペクトレベルの感情分類を提案する。
対照的に、評価付き文書レベルの感情データはよりアクセスしやすい。
本研究では,文書レベルのレビューのみを用いて,ゼロショットのアスペクトレベルの感情分類を実現する。
我々の重要な直感は、文書の感情表現が、その文書のすべての側面の感情表現から成り立っていることである。
そこで我々は,このような感情構成をレビューで明示的にモデル化するAF-DSC法を提案する。
AF-DSCはまずすべての潜在的側面に対する感情表現を学び、次にアスペクトレベルの感情を文書レベルの感情分類に集約し、文書レベルの感情分類を行う。
このように、文書レベルの感情分類器の副産物としてアスペクトレベルの感情分類器を得る。
アスペクトレベルの感情分類ベンチマークの実験結果は、文書レベルの感情分類における感情構成の明示的な利用の有効性を示す。
30kのトレーニングデータしか持たない私たちのモデルは、数百万のデータを利用する以前の作業より優れています。
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