論文の概要: A Pairing Enhancement Approach for Aspect Sentiment Triplet Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10042v1
• Date: Sun, 11 Jun 2023 07:32:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 01:50:45.371023
• Title: A Pairing Enhancement Approach for Aspect Sentiment Triplet Extraction
• Title（参考訳）: Aspect Sentiment Triplet 抽出のためのペアリング強化手法
• Authors: Fan Yang, Mian Zhang, Gongzhen Hu and Xiabing Zhou
• Abstract要約: Aspect Sentiment Triplet extractは、アスペクト項、意見項、およびそれらの対応する感情極性の三重項をレビューテキストから抽出することを目的としている。 言語の複雑さと一つの文に複数のアスペクト項と意見項が存在するため、現在のモデルはアスペクト項とそれを記述する意見項の関連を混乱させることが多い。 本稿では,三重項抽出モデルにアスペクト対ペアリング知識を注入するために,訓練段階におけるコントラスト学習を取り入れたASTEのペアリング強化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5838781091072143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect Sentiment Triplet Extraction (ASTE) aims to extract the triplet of an aspect term, an opinion term, and their corresponding sentiment polarity from the review texts. Due to the complexity of language and the existence of multiple aspect terms and opinion terms in a single sentence, current models often confuse the connections between an aspect term and the opinion term describing it. To address this issue, we propose a pairing enhancement approach for ASTE, which incorporates contrastive learning during the training stage to inject aspect-opinion pairing knowledge into the triplet extraction model. Experimental results demonstrate that our approach performs well on four ASTE datasets (i.e., 14lap, 14res, 15res and 16res) compared to several related classical and state-of-the-art triplet extraction methods. Moreover, ablation studies conduct an analysis and verify the advantage of contrastive learning over other pairing enhancement approaches.
• Abstract（参考訳）: Aspect Sentiment Triplet extract (ASTE) は、アスペクト項、意見項、およびそれらの対応する感情極性をレビューテキストから抽出することを目的としている。 言語の複雑さと一つの文に複数のアスペクト項と意見項が存在するため、現在のモデルはアスペクト項とそれを記述する意見項の関連を混乱させることが多い。 本稿では,3重項抽出モデルにアスペクト-オピニオンペアリング知識を注入するために,訓練段階におけるコントラスト学習を取り入れたASTEのペアリング強化手法を提案する。 実験の結果,本手法は4つのASTEデータセット(例:14lap,14res,15res,16res)において,古典的および最先端の3重項抽出法と比較して良好な性能を示した。 さらに、アブレーション研究は分析を行い、他のペアリング強化アプローチよりもコントラスト学習の利点を検証する。

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