論文の概要: A semantically enhanced dual encoder for aspect sentiment triplet extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08373v1
• Date: Wed, 14 Jun 2023 09:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 19:39:10.182698
• Title: A semantically enhanced dual encoder for aspect sentiment triplet extraction
• Title（参考訳）: アスペクト感情三重項抽出のための意味的拡張二重エンコーダ
• Authors: Baoxing Jiang, Shehui Liang, Peiyu Liu, Kaifang Dong, Hongye Li
• Abstract要約: アスペクト・センチメント・トリプルト抽出(ASTE)はアスペクト・ベースの感情分析(ABSA)の重要なサブタスクである 従来の研究は、革新的なテーブル充填戦略によるASTEの強化に重点を置いてきた。 本稿では,BERTをベースとした基本エンコーダと,Bi-LSTMネットワークとGCN(Graph Convolutional Network)で構成される特定のエンコーダの両方を利用するフレームワークを提案する。 ベンチマークデータセットを用いた実験により,提案フレームワークの最先端性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7291396653006809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect sentiment triplet extraction (ASTE) is a crucial subtask of aspect-based sentiment analysis (ABSA) that aims to comprehensively identify sentiment triplets. Previous research has focused on enhancing ASTE through innovative table-filling strategies. However, these approaches often overlook the multi-perspective nature of language expressions, resulting in a loss of valuable interaction information between aspects and opinions. To address this limitation, we propose a framework that leverages both a basic encoder, primarily based on BERT, and a particular encoder comprising a Bi-LSTM network and graph convolutional network (GCN ). The basic encoder captures the surface-level semantics of linguistic expressions, while the particular encoder extracts deeper semantics, including syntactic and lexical information. By modeling the dependency tree of comments and considering the part-of-speech and positional information of words, we aim to capture semantics that are more relevant to the underlying intentions of the sentences. An interaction strategy combines the semantics learned by the two encoders, enabling the fusion of multiple perspectives and facilitating a more comprehensive understanding of aspect--opinion relationships. Experiments conducted on benchmark datasets demonstrate the state-of-the-art performance of our proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 感情三重項抽出(ASTE)は、感情三重項を包括的に識別することを目的としたアスペクトベース感情分析(ABSA)の重要なサブタスクである。 従来の研究は、革新的なテーブル充填戦略によるASTEの強化に重点を置いてきた。 しかし、これらのアプローチはしばしば言語表現の多面的性質を見落とし、アスペクトと意見の間の貴重な相互作用情報を失うことになる。 この制限に対処するために,BERTをベースとした基本エンコーダと,Bi-LSTMネットワークとGCN(Graph Convolutional Network)で構成される特定のエンコーダの両方を利用するフレームワークを提案する。 基本エンコーダは言語表現の表面レベルセマンティクスをキャプチャし、特定のエンコーダは構文情報や語彙情報を含むより深いセマンティクスを抽出する。 コメントの係り受け木をモデル化し,単語の係り受けや位置情報を考慮し,文の根底にある意図とより関連のある意味を捉えることを目的とする。 相互作用戦略は、2つのエンコーダが学んだ意味を組み合わせ、複数の視点の融合を可能にし、アスペクト-オピニオン関係のより包括的な理解を促進する。 ベンチマークデータセットを用いた実験により,提案フレームワークの最先端性能を実証した。

関連論文リスト

• Amplifying Aspect-Sentence Awareness: A Novel Approach for Aspect-Based Sentiment Analysis [2.9045498954705886]
  Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は自然言語処理(NLP)においてますます重要になっている ABSAは、テキストで言及されている特定の側面に関する感情を抽出することによって、従来の感情分析を越えている。 A3SN(Amplifying Aspect-Sentence Awareness)は,アスペクト・センス・アウェアネスを増幅することでABSAを強化する技術である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T10:29:59Z)
• Dual Encoder: Exploiting the Potential of Syntactic and Semantic for Aspect Sentiment Triplet Extraction [19.375196127313348]
  Aspect Sentiment Triple extract (ASTE) は、微粒な感情分析における新たな課題である。 本稿では,BERTチャネルによる意味情報をキャプチャするデュアルチャネルエンコーダと,総合構文情報キャプチャのための拡張LSTMチャネルを提案する。 我々はこれらのモジュールのシナジーを活用して、ASTEタスクにおける構文情報と意味情報の重要な可能性を活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T15:07:13Z)
• Understanding Before Recommendation: Semantic Aspect-Aware Review Exploitation via Large Language Models [53.337728969143086]
  レコメンデーションシステムは、クリックやレビューのようなユーザとイテムのインタラクションを利用して表現を学習する。 従来の研究では、様々な側面や意図にまたがるユーザの嗜好をモデル化することで、推奨精度と解釈可能性を改善する。 そこで本研究では,意味的側面と認識的相互作用を明らかにするためのチェーンベースのプロンプト手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T15:44:09Z)
• Can Linguistic Knowledge Improve Multimodal Alignment in Vision-Language Pretraining? [34.609984453754656]
  本研究の目的は,意味表現や構文構造を含む包括的言語知識がマルチモーダルアライメントに与える影響を明らかにすることである。 具体的には、最初の大規模マルチモーダルアライメント探索ベンチマークであるSNAREを設計、リリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T16:17:40Z)
• Boosting Video-Text Retrieval with Explicit High-Level Semantics [115.66219386097295]
  VTRのための新しい視覚言語整合モデルHiSEを提案する。 明示的なハイレベルなセマンティクスを取り入れることで、クロスモーダル表現を改善する。 提案手法は,3つのベンチマークデータセット上での最先端手法よりも優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-08T15:39:54Z)
• Knowledge Graph Augmented Network Towards Multiview Representation Learning for Aspect-based Sentiment Analysis [96.53859361560505]
  本稿では,知識グラフ拡張ネットワーク(KGAN)を提案する。 KGANは感情の特徴表現を、文脈、構文、知識に基づく複数の視点から捉えている。 3つの人気のあるABSAベンチマークの実験は、我々のKGANの有効性と堅牢性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-13T08:25:53Z)
• Consensus-Aware Visual-Semantic Embedding for Image-Text Matching [69.34076386926984]
  画像テキストマッチングは、視覚と言語をブリッジする上で中心的な役割を果たす。 既存のアプローチのほとんどは、表現を学ぶためにイメージテキストインスタンスペアのみに依存しています。 コンセンサスを意識したビジュアル・セマンティック・エンベディングモデルを提案し,コンセンサス情報を組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T10:22:57Z)
• Bidirectional Graph Reasoning Network for Panoptic Segmentation [126.06251745669107]
  本稿では,BGRNet(Bidirectional Graph Reasoning Network)を導入し,前景物と背景物間のモジュラー内およびモジュラー間関係について検討する。 BGRNetはまず、インスタンスとセマンティックセグメンテーションの両方でイメージ固有のグラフを構築し、提案レベルとクラスレベルで柔軟な推論を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-14T02:32:10Z)
• A Dependency Syntactic Knowledge Augmented Interactive Architecture for End-to-End Aspect-based Sentiment Analysis [73.74885246830611]
  エンドツーエンドABSAのためのマルチタスク学習を用いた対話型アーキテクチャを新たに提案する。 このモデルは、よく設計された依存性関係埋め込みグラフ畳み込みネットワーク(DreGcn)を活用することで、構文知識(依存性関係と型)を完全に活用することができる。 3つのベンチマークデータセットの大規模な実験結果から,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-04T14:59:32Z)

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。