論文の概要: Domain-Expanded ASTE: Rethinking Generalization in Aspect Sentiment Triplet Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14434v1
• Date: Tue, 23 May 2023 18:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 00:15:21.409732
• Title: Domain-Expanded ASTE: Rethinking Generalization in Aspect Sentiment Triplet Extraction
• Title（参考訳）: 領域拡張 aste:アスペクト感情三重項抽出における一般化再考
• Authors: Yew Ken Chia, Hui Chen, Wei Han, Guizhen Chen, Sharifah Mahani Aljunied, Soujanya Poria, Lidong Bing
• Abstract要約: ドメイン内、ドメイン外、ドメイン間設定に対処するドメイン拡張ベンチマークを提案する。 ホテルと化粧品レビューに基づく2つの新しいドメインに対して4000以上のデータサンプルを注釈付けすることで、新しいベンチマークをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.336862908566864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect Sentiment Triplet Extraction (ASTE) is a subtask of Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) that considers each opinion term, their expressed sentiment, and the corresponding aspect targets. However, existing methods are limited to the in-domain setting with two domains. Hence, we propose a domain-expanded benchmark to address the in-domain, out-of-domain and cross-domain settings. We support the new benchmark by annotating more than 4000 data samples for two new domains based on hotel and cosmetics reviews. Our analysis of five existing methods shows that while there is a significant gap between in-domain and out-of-domain performance, generative methods have a strong potential for domain generalization. Our datasets, code implementation and models are available at https://github.com/DAMO-NLP-SG/domain-expanded-aste .
• Abstract（参考訳）: アスペクト感情三重項抽出(aspect sentiment triplet extraction, aste)は、各意見項、表現された感情、対応するアスペクトターゲットを考慮に入れるアスペクトベース感情分析(absa)のサブタスクである。 しかし、既存のメソッドは2つのドメインを持つドメイン内の設定に限られている。 そこで本研究では、ドメイン内、ドメイン外、ドメイン間設定に対処するドメイン拡張ベンチマークを提案する。 ホテルと化粧品レビューに基づく2つの新しいドメインに対して4000以上のデータサンプルを注釈付けすることで、新しいベンチマークをサポートする。 既存の5つのメソッドを解析した結果、ドメイン内とドメイン外のパフォーマンスの間には大きなギャップがあるものの、ジェネレーティブメソッドはドメインの一般化に強い潜在性を示している。 私たちのデータセット、コード実装、モデルはhttps://github.com/DAMO-NLP-SG/ domain-expanded-aste で利用可能です。

関連論文リスト

• DomainSum: A Hierarchical Benchmark for Fine-Grained Domain Shift in Abstractive Text Summarization [1.7009235747761653]
  DomainSumは抽象的な要約において、きめ細かいドメインシフトをキャプチャするために設計された階層的なベンチマークである。 これらの変化をジャンル,スタイル,トピックという3つのレベルに分類し,階層構造に従うような総合的なベンチマーク分析を通じて示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T06:55:35Z)
• Deep Content Understanding Toward Entity and Aspect Target Sentiment Analysis on Foundation Models [0.8602553195689513]
  Entity-Aspect Sentiment Triplet extract (EASTE)は、Aspect-Based Sentiment Analysisタスクである。 本研究は,EASTEタスクにおける高性能化を目標とし,モデルサイズ,タイプ,適応技術がタスクパフォーマンスに与える影響について検討する。 最終的には、複雑な感情分析における詳細な洞察と最先端の成果を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T16:48:14Z)
• R-Eval: A Unified Toolkit for Evaluating Domain Knowledge of Retrieval Augmented Large Language Models [51.468732121824125]
  大規模言語モデルは一般的なNLPタスクにおいて顕著な成功を収めてきたが、ドメイン固有の問題には不足する可能性がある。 既存の評価ツールは、ドメイン知識の深さを掘り下げることなく、いくつかのベースラインを提供し、様々なドメインで評価するのみである。 本稿では、R-Evalツールキット(R-Evalツールキット)を導入し、異なるRAGの評価を合理化することによるALLMの評価の課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T15:59:49Z)
• StyDeSty: Min-Max Stylization and Destylization for Single Domain Generalization [85.18995948334592]
  単一のドメインの一般化(単一DG)は、単一のトレーニングドメインからのみ見えないドメインに一般化可能な堅牢なモデルを学ぶことを目的としている。 最先端のアプローチは、主に新しいデータを合成するために、敵対的な摂動やスタイルの強化といったデータ拡張に頼っている。 データ拡張の過程で、ソースと擬似ドメインのアライメントを明示的に考慮したemphStyDeStyを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T02:41:34Z)
• PracticalDG: Perturbation Distillation on Vision-Language Models for Hybrid Domain Generalization [24.413415998529754]
  本稿では,Hybrid Domain Generalization (HDG) と,アルゴリズムのロバスト性を評価するために,様々な分割を構成する新しい指標である$H2$-CVを提案する。 提案手法は,複数のデータセット上での最先端アルゴリズムよりも優れており,特にデータ不足に直面する場合のロバスト性の向上に寄与する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-13T13:41:13Z)
• DIGIC: Domain Generalizable Imitation Learning by Causal Discovery [69.13526582209165]
  因果性は機械学習と組み合わせて、ドメインの一般化のための堅牢な表現を生成する。 我々は、実証データ分布を活用して、ドメインの一般化可能なポリシーの因果的特徴を発見するために、異なる試みを行っている。 DIGICと呼ばれる新しいフレームワークを設計し、実演データ分布から専門家行動の直接的な原因を見出すことにより因果的特徴を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T07:09:01Z)
• Domain Generalisation for Object Detection under Covariate and Concept Shift [10.32461766065764]
  ドメインの一般化は、ドメイン固有の特徴を抑えながら、ドメイン不変の機能の学習を促進することを目的としている。 オブジェクト検出のためのドメイン一般化手法を提案し, オブジェクト検出アーキテクチャに適用可能な最初のアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-10T11:14:18Z)
• Context-Conditional Adaptation for Recognizing Unseen Classes in Unseen Domains [48.17225008334873]
  我々は,COCOA (COntext Conditional Adaptive) Batch-Normalization と統合された特徴生成フレームワークを提案する。 生成されたビジュアル機能は、基礎となるデータ分散をよりよくキャプチャすることで、テスト時に見つからないクラスやドメインに一般化できます。 確立した大規模ベンチマークであるDomainNetに対する我々のアプローチを徹底的に評価し、分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T17:51:16Z)
• I^3Net: Implicit Instance-Invariant Network for Adapting One-Stage Object Detectors [64.93963042395976]
  暗黙のInstance-Invariant Network(I3Net)は、ワンステージ検出器の適応に適しています。 i3netは、異なる層における深い特徴の自然な特徴を利用してインスタンス不変な特徴を暗黙的に学習する。 実験によると、I3Netはベンチマークデータセットの最先端のパフォーマンスを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T11:14:36Z)

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。