論文の概要: Syntax-Guided Domain Adaptation for Aspect-based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05457v2
• Date: Wed, 16 Aug 2023 02:58:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 17:40:24.620391
• Title: Syntax-Guided Domain Adaptation for Aspect-based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: アスペクトベース感情分析のための構文誘導型ドメイン適応
• Authors: Anguo Dong, Cuiyun Gao, Yan Jia, Qing Liao, Xuan Wang, Lei Wang, and Jing Xiao
• Abstract要約: ドメイン適応は、ドメイン間で共通の知識を伝達することによって、新しいドメインにおけるデータ不足問題を緩和するための一般的なソリューションである。 より効果的なクロスドメインABSAのための、SDAMと呼ばれる新しい構文誘導型ドメイン適応モデルを提案する。 我々のモデルは、クロスドメインEnd2EndABSAタスクのMicro-F1メトリックに関して、最先端のベースラインを一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.883810236153757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) aims at extracting opinionated aspect terms in review texts and determining their sentiment polarities, which is widely studied in both academia and industry. As a fine-grained classification task, the annotation cost is extremely high. Domain adaptation is a popular solution to alleviate the data deficiency issue in new domains by transferring common knowledge across domains. Most cross-domain ABSA studies are based on structure correspondence learning (SCL), and use pivot features to construct auxiliary tasks for narrowing down the gap between domains. However, their pivot-based auxiliary tasks can only transfer knowledge of aspect terms but not sentiment, limiting the performance of existing models. In this work, we propose a novel Syntax-guided Domain Adaptation Model, named SDAM, for more effective cross-domain ABSA. SDAM exploits syntactic structure similarities for building pseudo training instances, during which aspect terms of target domain are explicitly related to sentiment polarities. Besides, we propose a syntax-based BERT mask language model for further capturing domain-invariant features. Finally, to alleviate the sentiment inconsistency issue in multi-gram aspect terms, we introduce a span-based joint aspect term and sentiment analysis module into the cross-domain End2End ABSA. Experiments on five benchmark datasets show that our model consistently outperforms the state-of-the-art baselines with respect to Micro-F1 metric for the cross-domain End2End ABSA task.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース感情分析(absa:aspect-based sentiment analysis)は、レビューテキスト中の意見付きアスペクト用語を抽出し、その感情極性を決定することを目的としている。 細かい分類作業として、アノテーションのコストは非常に高い。 ドメイン適応は、ドメイン間で共通の知識を伝達することによって、新しいドメインにおけるデータ不足問題を緩和するための一般的なソリューションである。 多くのクロスドメインABSA研究は、構造対応学習(SCL)に基づいており、ドメイン間のギャップを狭める補助的なタスクを構築するためにピボット機能を使用している。 しかし、それらのピボットベースの補助タスクは、アスペクト項の知識を伝達するだけで、感情ではなく、既存のモデルの性能を制限することができる。 本研究では,より効果的なクロスドメインABSAのための,SDAM(Syntax-guided Domain Adaptation Model)を提案する。 SDAMは擬似トレーニングインスタンスを構築するために構文構造類似性を利用しており、対象ドメインのアスペクト項は感情極性に明示的に関連している。 さらに、ドメイン不変な特徴をさらに捉えるための構文ベースのbertマスク言語モデルを提案する。 最後に、マルチグラムアスペクトにおける感情の不整合を緩和するため、クロスドメインのEnd2End ABSAに、スパンベースの共同アスペクト項と感情分析モジュールを導入する。 5つのベンチマークデータセットの実験から、私たちのモデルは、クロスドメインのEnd2EndABSAタスクのMicro-F1メトリックに対して、最先端のベースラインを一貫して上回ります。

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