論文の概要: From Stars to Insights: Exploration and Implementation of Unified Sentiment Analysis with Distant Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01710v3
• Date: Tue, 26 Nov 2024 18:40:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:31:58.883001
• Title: From Stars to Insights: Exploration and Implementation of Unified Sentiment Analysis with Distant Supervision
• Title（参考訳）: 星から洞察へ:遠距離スーパービジョンによる統合感性分析の探索と実装
• Authors: Wenchang Li, John P. Lalor, Yixing Chen, Vamsi K. Kanuri,
• Abstract要約: 本稿では,ACD,ACSA,RPをコヒーレントなフレームワークに統合する新しい学習パラダイムであるUni-SAを紹介する。 本稿では, 単語, アスペクト, 文書レベルでの感情を捉えるためにピラミッド構造を用いたDSPN(Distantly Supervised Pyramid Network)を提案する。 本研究はDSPNの有効性と効率を検証し,感情分析のための堅牢で資源効率の高い統一的な枠組みを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.940999549833078
• License:
• Abstract: Sentiment analysis is integral to understanding the voice of the customer and informing businesses' strategic decisions. Conventional sentiment analysis involves three separate tasks: aspect-category detection (ACD), aspect-category sentiment analysis (ACSA), and rating prediction (RP). However, independently tackling these tasks can overlook their interdependencies and often requires expensive, fine-grained annotations. This paper introduces Unified Sentiment Analysis (Uni-SA), a novel learning paradigm that unifies ACD, ACSA, and RP into a coherent framework. To achieve this, we propose the Distantly Supervised Pyramid Network (DSPN), which employs a pyramid structure to capture sentiment at word, aspect, and document levels in a hierarchical manner. Evaluations on multi-aspect review datasets in English and Chinese show that DSPN, using only star rating labels for supervision, demonstrates significant efficiency advantages while performing comparably well to a variety of benchmark models. Additionally, DSPN's pyramid structure enables the interpretability of its outputs. Our findings validate DSPN's effectiveness and efficiency, establishing a robust, resource-efficient, unified framework for sentiment analysis.
• Abstract（参考訳）: センチメント分析は、顧客の声を理解し、ビジネスの戦略的決定を伝えるのに不可欠である。 従来の感情分析には、アスペクトカテゴリー検出(ACD)、アスペクトカテゴリ感情分析(ACSA)、評価予測(RP)の3つのタスクがある。 しかし、これらのタスクを独立して扱うことは、それらの相互依存を見落とし、しばしば高価できめ細かいアノテーションを必要とする。 本稿では,ACD,ACSA,RPをコヒーレントなフレームワークに統合する新しい学習パラダイムであるUni-SAを紹介する。 そこで本稿では, 単語, アスペクト, 文書レベルの感情を階層的に捉えるために, ピラミッド構造を用いた遠隔監視ピラミッドネットワーク(DSPN)を提案する。 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の評価では、DSPNはスターレーティングラベルのみを使用して監督を行い、様々なベンチマークモデルに互換性のある性能を保ちながら、大きな効率上の利点を示している。 さらに、DSPNのピラミッド構造は出力の解釈可能性を実現する。 本研究はDSPNの有効性と効率を検証し,感情分析のための堅牢で資源効率の高い統一的な枠組みを構築した。

関連論文リスト

• 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)
• 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)
• 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)
• 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。