論文の概要: Contrastive variational information bottleneck for aspect-based sentiment analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02846v3
• Date: Thu, 21 Dec 2023 07:35:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 19:18:29.880399
• Title: Contrastive variational information bottleneck 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コントラスト変動情報ボトルネック
• Authors: Mingshan Chang, Min Yang, Qingshan Jiang, and Ruifeng Xu
• Abstract要約: CVIB(Contrastive Variational Information Bottleneck)フレームワークを用いて,アスペクトベース感情分析(ABSA)の素早い相関性を低減することを提案する。 提案するCVIBフレームワークは,元のネットワークと自走ネットワークで構成され,これら2つのネットワークは,コントラスト学習によって同時に最適化される。 提案手法は, 全体的な予測性能, 堅牢性, 一般化の点で, 強力な競合相手よりも優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.83876224466177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning techniques have dominated the literature on aspect-based sentiment analysis (ABSA), achieving state-of-the-art performance. However, deep models generally suffer from spurious correlations between input features and output labels, which hurts the robustness and generalization capability by a large margin. In this paper, we propose to reduce spurious correlations for ABSA, via a novel Contrastive Variational Information Bottleneck framework (called CVIB). The proposed CVIB framework is composed of an original network and a self-pruned network, and these two networks are optimized simultaneously via contrastive learning. Concretely, we employ the Variational Information Bottleneck (VIB) principle to learn an informative and compressed network (self-pruned network) from the original network, which discards the superfluous patterns or spurious correlations between input features and prediction labels. Then, self-pruning contrastive learning is devised to pull together semantically similar positive pairs and push away dissimilar pairs, where the representations of the anchor learned by the original and self-pruned networks respectively are regarded as a positive pair while the representations of two different sentences within a mini-batch are treated as a negative pair. To verify the effectiveness of our CVIB method, we conduct extensive experiments on five benchmark ABSA datasets and the experimental results show that our approach achieves better performance than the strong competitors in terms of overall prediction performance, robustness, and generalization. Code and data to reproduce the results in this paper is available at: https://github.com/shesshan/CVIB.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術はアスペクトベース感情分析(ABSA)の文献を支配し、最先端のパフォーマンスを実現している。 しかし、深いモデルは一般的に入力特徴と出力ラベルの間のスプリアス相関に苦しむため、ロバスト性や一般化能力が大きく損なわれる。 本稿では, CVIB(Contrastive Variational Information Bottleneck)フレームワークを用いて, ABSAの素因的相関を低減させる手法を提案する。 提案するCVIBフレームワークは,元のネットワークと自走ネットワークで構成され,これら2つのネットワークは,コントラスト学習によって同時に最適化される。 具体的には,入力特徴と予測ラベル間の過剰なパターンや急激な相関を排除した情報圧縮ネットワーク(自己表現型ネットワーク)を元のネットワークから学習するために,変分情報ボトルネック(VIB)の原理を用いる。 次に、意味的に類似する正の対を引き合いに出し、類似の対を押し出すために、自己相関学習を考案し、元のネットワークで学習されたアンカーの表現をそれぞれ正のペアとし、ミニバッチ内の2つの異なる文の表現を負のペアとして扱う。 CVIB法の有効性を検証するため, 5つのベンチマークABSAデータセットを用いて広範囲な実験を行い, 実験結果から, 総合予測性能, 堅牢性, 一般化の点で, 強力な競合相手よりも優れた性能が得られることが示された。 本論文の結果を再現するコードとデータは、https://github.com/shesshan/CVIB.comで公開されている。

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