論文の概要: A novel Counterfactual method for aspect-based sentiment analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11260v2
• Date: Sat, 24 Jun 2023 16:24:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 20:07:08.249377
• Title: A novel Counterfactual method for aspect-based sentiment analysis
• Title（参考訳）: アスペクトに基づく感情分析のための新しい非現実的手法
• Authors: Dongming Wu, Lulu Wen, Chao Chen, Zhaoshu Shi
• Abstract要約: 本稿では,逆の感情極性を持つ意見表現を生成するために,新たな反実データ拡張手法を提案する。 実験の結果,提案手法は3つのABSAデータセット上での現在の拡張手法よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.602679678536592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-based-sentiment-analysis (ABSA) is a fine-grained sentiment evaluation task, which analyze the emotional polarity of the evaluation aspects. However, previous works only focus on the identification of opinion expressions, forget that the diversity of opinion expressions also has great impacts on the ABSA task. To mitigate this problem, we propose a novel counterfactual data augmentation method to generate opinion expression with reversed sentiment polarity. Specially, the integrated gradients are calculated to identify and mask the opinion expression. Then, a prompt with the reverse label is combined to the original text, and a pre-trained language model (PLM), T5, is finally employed to retrieve the masks. The experimental results show the proposed counterfactual data augmentation method perform better than current augmentation methods on three ABSA datasets, i.e. Laptop, Restaurant and MAMS.
• Abstract（参考訳）: Aspect-based-sentiment-analysis (ABSA)は、評価面の感情極性を分析する微粒な感情評価タスクである。 しかし、従来の研究は意見表現の識別にのみ焦点を合わせており、意見表現の多様性もABSAタスクに大きな影響を与えることも忘れてはならない。 この問題を軽減するために,逆の感情極性を持つ意見表現を生成する新しい反実データ拡張手法を提案する。 特に、意見表現を識別し、隠蔽するために積分勾配を計算する。 そして、逆ラベル付きプロンプトを元のテキストに結合し、最終的にトレーニング済み言語モデル(PLM)T5を用いてマスクを検索する。 実験の結果,提案手法は3つのABSAデータセット,すなわちラップトップ,レストラン,MAMSにおいて,現在の拡張手法よりも優れた結果が得られることがわかった。

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