論文の概要: Generative Aspect-Based Sentiment Analysis with Contrastive Learning and Expressive Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07743v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 20:47:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 14:16:04.265534
• Title: Generative Aspect-Based Sentiment Analysis with Contrastive Learning and Expressive Structure
• Title（参考訳）: コントラスト学習と表現構造を用いた生成的アスペクトベース感情分析
• Authors: Joseph J. Peper, Lu Wang
• Abstract要約: 本稿では、ACOS四重項抽出のための構造生成を改善する2つの技術からなるGEN-SCL-NATを紹介する。 まず、鍵入力属性間で識別可能な入力表現を生成することをモデルに促すことにより、4倍予測を支援する教師付きコントラスト学習目標であるGEN-SCLを提案する。 第二にGEN-NATは、自己回帰エンコーダデコーダモデルに適応し、生成方式で四重項を抽出する新しい構造生成フォーマットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.125761583306958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Generative models have demonstrated impressive results on Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) tasks, particularly for the emerging task of extracting Aspect-Category-Opinion-Sentiment (ACOS) quadruples. However, these models struggle with implicit sentiment expressions, which are commonly observed in opinionated content such as online reviews. In this work, we introduce GEN-SCL-NAT, which consists of two techniques for improved structured generation for ACOS quadruple extraction. First, we propose GEN-SCL, a supervised contrastive learning objective that aids quadruple prediction by encouraging the model to produce input representations that are discriminable across key input attributes, such as sentiment polarity and the existence of implicit opinions and aspects. Second, we introduce GEN-NAT, a new structured generation format that better adapts autoregressive encoder-decoder models to extract quadruples in a generative fashion. Experimental results show that GEN-SCL-NAT achieves top performance across three ACOS datasets, averaging 1.48% F1 improvement, with a maximum 1.73% increase on the LAPTOP-L1 dataset. Additionally, we see significant gains on implicit aspect and opinion splits that have been shown as challenging for existing ACOS approaches.
• Abstract（参考訳）: Aspect-based Sentiment Analysis(ABSA)タスク、特にAspect-Category-Opinion-Sentiment(ACOS)四重項抽出タスクにおいて、生成モデルが顕著な結果を示した。 しかし、これらのモデルは、オンラインレビューのような意見コンテンツで一般的に見られる暗黙的な感情表現に苦しむ。 本稿では、ACOS四重項抽出のための構造生成を改善する2つの技術からなるGEN-SCL-NATを紹介する。 まず、感傷極性や暗黙の意見や側面など、キー入力属性間で識別可能な入力表現をモデルに生成させることで、4倍の予測を支援する教師付きコントラスト学習目標であるgen-sclを提案する。 第二にGEN-NATは、自己回帰エンコーダデコーダモデルに適応し、生成方式で四重項を抽出する新しい構造生成フォーマットである。 実験結果から、GEN-SCL-NATは3つのACOSデータセットで最高パフォーマンスを達成し、平均1.48%のF1改善を実現し、LAPTOP-L1データセットでは最大1.73%増加した。 さらに、既存のACOSアプローチでは、暗黙的な側面や意見の分裂が困難であることが示されている。

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