論文の概要: Exploiting Rich Textual User-Product Context for Improving Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08888v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 14:57:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 16:12:26.819533
• Title: Exploiting Rich Textual User-Product Context for Improving Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 感性分析改善のためのリッチテキストユーザ生成コンテキストのエクスプロイト
• Authors: Chenyang Lyu, Linyi Yang, Yue Zhang, Yvette Graham, Jennifer Foster
• Abstract要約: 本稿では,同じユーザ/製品に属する履歴レビューを明示的に活用して表現を初期化する手法を提案する。 IMDb、Yelp-2013、Yelp-2014ベンチマークの実験は、我々のアプローチがこれまでの最先端よりも大幅に優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.840121866597563
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: User and product information associated with a review is useful for sentiment polarity prediction. Typical approaches incorporating such information focus on modeling users and products as implicitly learned representation vectors. Most do not exploit the potential of historical reviews, or those that currently do require unnecessary modifications to model architecture or do not make full use of user/product associations. The contribution of this work is twofold: i) a method to explicitly employ historical reviews belonging to the same user/product to initialize representations, and ii) efficient incorporation of textual associations between users and products via a user-product cross-context module. Experiments on IMDb, Yelp-2013 and Yelp-2014 benchmarks show that our approach substantially outperforms previous state-of-the-art. Since we employ BERT-base as the encoder, we additionally provide experiments in which our approach performs well with Span-BERT and Longformer. Furthermore, experiments where the reviews of each user/product in the training data are downsampled demonstrate the effectiveness of our approach under a low-resource setting.
• Abstract（参考訳）: レビューに関連するユーザ情報と製品情報は感情極性予測に有用である。 このような情報を取り入れた典型的なアプローチは、暗黙的に学習された表現ベクトルとしてユーザや製品のモデリングに重点を置いている。 ほとんどは過去のレビューの可能性を活用していないし、現在モデルアーキテクチャに不要な修正を必要とするものも、ユーザー/製品関連をフルに利用していないものも少なくない。 この作品の貢献は2つあります 一 同一のユーザ/製品に属する歴史レビューを明示的に活用して表現を初期化する方法 二 ユーザ・プロダクト間クロスコンテキストモジュールによるユーザ・製品間のテキスト関連の効率的な取り込み IMDb、Yelp-2013、Yelp-2014ベンチマークの実験は、我々のアプローチがこれまでの最先端よりも大幅に優れていることを示している。 また,エンコーダとしてBERTベースを用いるので,Span-BERTやLongformerと併用する実験も行う。 さらに、トレーニングデータにおける各ユーザ/製品の評価をダウンサンプリングした実験では、低リソース環境でのアプローチの有効性を示す。

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