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: 処理完了
• 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。

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