論文の概要: Stars Are All You Need: A Distantly Supervised Pyramid Network for Unified Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01710v2
• Date: Thu, 1 Feb 2024 17:57:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-02 19:48:40.369234
• Title: Stars Are All You Need: A Distantly Supervised Pyramid Network for Unified Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 星がすべて必要なもの:統合されたセンチメント分析のための遠隔監視ピラミッドネットワーク
• Authors: Wenchang Li, Yixing Chen, Shuang Zheng, Lei Wang, John P. Lalor
• Abstract要約: 本研究では,一様感性分析(Uni-SA)を提案する。 具体的には、DSPN(Distantly Supervised Pyramid Network)を提案し、トレーニングのためにRPラベルのみを使用して、ACD、ACSA、RPを効率的に実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.937249288727759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data for the Rating Prediction (RP) sentiment analysis task such as star reviews are readily available. However, data for aspect-category detection (ACD) and aspect-category sentiment analysis (ACSA) is often desired because of the fine-grained nature but are expensive to collect. In this work, we propose Unified Sentiment Analysis (Uni-SA) to understand aspect and review sentiment in a unified manner. Specifically, we propose a Distantly Supervised Pyramid Network (DSPN) to efficiently perform ACD, ACSA, and RP using only RP labels for training. We evaluate DSPN on multi-aspect review datasets in English and Chinese and find that in addition to the internal efficiency of sample size, DSPN also performs comparably well to a variety of benchmark models. We also demonstrate the interpretability of DSPN's outputs on reviews to show the pyramid structure inherent in unified sentiment analysis.
• Abstract（参考訳）: 星のレビューなど,レーティング予測(RP)の感情分析タスクのデータも手軽に入手できる。 しかし, アスペクトカテゴリ検出(ACD)とアスペクトカテゴリ感情分析(ACSA)のデータは, 微細な性質のためしばしば望まれるが, 収集に費用がかかる。 本稿では,アスペクトを理解し,感情を統一的にレビューするために,統一感情分析(uni-sa)を提案する。 具体的には, rpラベルのみを用いてacd, acsa, rpを効率的に行うための, 遠隔教師付きピラミッドネットワーク (dspn) を提案する。 dspnを英語と中国語のマルチアスペクトレビューデータセットで評価した結果,サンプルサイズの内部効率に加えて,様々なベンチマークモデルとの互換性も高いことがわかった。 また,DSPNのアウトプットの解釈可能性を示すとともに,統合された感情分析に固有のピラミッド構造を示す。

関連論文リスト

• Dynamic Span Interaction and Graph-Aware Memory for Entity-Level Sentiment Classification [0.2099922236065961]
  SpanEITは、エンティティレベルの感情分類のための新しいフレームワークである。 動的スパン相互作用とグラフ対応メモリ機構を統合し、強化されたエンティティ・センチメント・リレーショナル・モデリングを行う。 FSAD、BARU、IMDBデータセットの実験では、SpanEITは最先端のトランスフォーマーとハイブリッドベースラインの精度、F1スコアを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-15T05:47:57Z)
• Structured Attention Matters to Multimodal LLMs in Document Understanding [52.37530640460363]
  入力形式が文書理解性能に与える影響について検討する。 生のOCRテキストはMLLMの性能を向上するのではなく、しばしば機能不全であることがわかった。 本稿では,LaTexパラダイムを用いて文書要素を符号化する構造保存手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-19T07:16:18Z)
• Learning to Extract Cross-Domain Aspects and Understanding Sentiments Using Large Language Models [4.604003661048267]
  アスペクトベースの感情分析(ASBA)は、感情分析の洗練されたアプローチである。 製品、サービス、エンティティの特定の側面や特徴に基づいて感情を抽出し、分類することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T17:36:56Z)
• PanoSent: A Panoptic Sextuple Extraction Benchmark for Multimodal Conversational Aspect-based Sentiment Analysis [74.41260927676747]
  本稿では,マルチモーダル対話感分析(ABSA)を導入することでギャップを埋める。 タスクをベンチマークするために、手動と自動の両方で注釈付けされたデータセットであるPanoSentを構築し、高品質、大規模、マルチモーダル、マルチ言語主義、マルチシナリオを特徴とし、暗黙の感情要素と明示的な感情要素の両方をカバーする。 課題を効果的に解決するために,新しい多モーダルな大規模言語モデル(すなわちSentica)とパラフレーズベースの検証機構とともに,新しい感覚の連鎖推論フレームワークを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-18T13:51:01Z)
• ROAST: Review-level Opinion Aspect Sentiment Target Joint Detection for ABSA [50.90538760832107]
  本研究は新たな課題であるROAST(Review-Level Opinion Aspect Sentiment Target)を提示する。 ROASTは、文章レベルのABSAとテキストレベルのABSAのギャップを埋めようとしている。 利用可能なデータセットを拡張してROASTを有効にし、以前の研究で指摘された欠点に対処します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T17:29:15Z)
• Enhanced Coherence-Aware Network with Hierarchical Disentanglement for Aspect-Category Sentiment Analysis [12.024076910894417]
  本稿では,ACSAタスクの階層的絡み合い(ECAN)を考慮したコヒーレンス対応ネットワークを提案する。 我々は,コヒーレンス表現に絡み合った複数のカテゴリと感情を効果的に分離し,SOTA(State-of-the-art)のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T11:32:44Z)
• A Literature Review of Literature Reviews in Pattern Analysis and Machine Intelligence [51.26815896167173]
  本稿では,3つの相補的な側面からPAMIレビューを総合的に分析する。 我々の分析は、現在のレビューの実践において、独特の組織パターンと永続的なギャップを明らかにします。 最後に、最先端のAI生成レビューの評価は、コヒーレンスと組織の進歩を奨励していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:28:50Z)
• A Novel Energy based Model Mechanism for Multi-modal Aspect-Based Sentiment Analysis [85.77557381023617]
  マルチモーダル感情分析のための新しいフレームワークDQPSAを提案する。 PDQモジュールは、プロンプトをビジュアルクエリと言語クエリの両方として使用し、プロンプト対応の視覚情報を抽出する。 EPEモジュールはエネルギーベースモデルの観点から解析対象の境界ペアリングをモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T12:00:46Z)
• Sentiment Analysis through LLM Negotiations [58.67939611291001]
  感情分析の標準的なパラダイムは、単一のLCMに依存して、その決定を1ラウンドで行うことである。 本稿では,感情分析のためのマルチLLMネゴシエーションフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T12:35:29Z)
• OATS: Opinion Aspect Target Sentiment Quadruple Extraction Dataset for Aspect-Based Sentiment Analysis [55.61047894397937]
  アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、ユーザ生成レビュー内の異なる要素に特有の感情を理解する。 OATSデータセットは3つの新しいドメインを包含し,27,470の文レベルと17,092のレビューレベルから構成される。 私たちのイニシアチブは、レストランやラップトップのようなよく知られたドメイン、複雑な四重項抽出タスクのための限られたデータ、時には文とレビューレベルの感情の相乗効果の監視といった、特定の観察されたギャップを埋めることを目指しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T07:39:16Z)
• UniSA: Unified Generative Framework for Sentiment Analysis [48.78262926516856]
  感情分析は、人々の感情状態を理解し、マルチモーダル情報に基づいて感情カテゴリーを予測することを目的としている。 会話における感情認識(ERC)、アスペクトベース感情分析(ABSA)、マルチモーダル感情分析(MSA)など、いくつかのサブタスクから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T03:49:30Z)
• Aspect-Based Sentiment Analysis using Local Context Focus Mechanism with DeBERTa [23.00810941211685]
  Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、感情分析の分野におけるきめ細かいタスクである。 アスペクトベース感性分析問題を解決するための最近のDeBERTaモデル
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-06T03:50:31Z)
• BERT-ASC: Auxiliary-Sentence Construction for Implicit Aspect Learning in Sentiment Analysis [4.522719296659495]
  本稿ではアスペクト分類とアスペクトベース感情サブタスクに対処する統合フレームワークを提案する。 コーパスのセマンティック情報を用いて暗黙的側面のための補助文を構築する機構を導入する。 次に、BERTはアスペクト自体ではなく、この補助文に応答してアスペクト固有の表現を学ぶことを推奨する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-22T13:12:27Z)
• A Simple Information-Based Approach to Unsupervised Domain-Adaptive Aspect-Based Sentiment Analysis [58.124424775536326]
  本稿では,相互情報に基づくシンプルだが効果的な手法を提案し,それらの用語を抽出する。 実験の結果,提案手法はクロスドメインABSAの最先端手法よりも4.32%高い性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-29T10:18:07Z)
• Multi-Aspect Sentiment Analysis with Latent Sentiment-Aspect Attribution [7.289918297809611]
  感傷的帰属モジュール(SAAM)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。 このフレームワークは文レベルの埋め込み特徴と文書レベルのアスペクトレーティングスコアのバリエーションの相関を利用して動作する。 ホテルレビューデータセットとビールレビューデータセットの実験では、SAAMは感情分析性能を向上させることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T16:34:36Z)
• Discovering Airline-Specific Business Intelligence from Online Passenger Reviews: An Unsupervised Text Analytics Approach [3.2872586139884623]
  航空は豊富なオンライン顧客レビュー(OCR)に乗じることができる 本稿では,教師なしテキスト分析手法を用いてocrから企業および競合企業固有の知性を検出する。 提案手法の検証には,米国拠点のターゲットキャリアの99,147件の航空会社レビューと,その競合企業4社のケーススタディが使用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T23:09:10Z)
• Weakly-Supervised Aspect-Based Sentiment Analysis via Joint Aspect-Sentiment Topic Embedding [71.2260967797055]
  アスペクトベース感情分析のための弱教師付きアプローチを提案する。 We learn sentiment, aspects> joint topic embeddeds in the word embedding space。 次に、ニューラルネットワークを用いて単語レベルの識別情報を一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T21:33:24Z)
• Hierarchical Interaction Networks with Rethinking Mechanism for Document-level Sentiment Analysis [37.20068256769269]
  文書レベルの感性分析(DSA)は、あいまいなセマンティックリンクと感情情報の複雑化により、より困難である。 そこで本研究では,DSAにおける対象の明示的パターンと感情文脈を用いた識別表現を効果的に生成する方法について検討する。 感性に基づく再考機構(SR)を,感情ラベル情報を用いてHINを精製し,より感情に敏感な文書表現を学習することによって設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T16:27:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。