Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Aspect-Based Sentiment with End-to-End Semantic Role Labeling Model

論文の概要: Improving Aspect-Based Sentiment with End-to-End Semantic Role Labeling Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14785v1
Date: Thu, 27 Jul 2023 11:28:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-28 14:40:08.411229
Title: Improving Aspect-Based Sentiment with End-to-End Semantic Role Labeling Model
Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドのセマンティクスロールラベリングモデルによるアスペクトベースの感情改善
Authors: Pavel P\v{r}ib\'a\v{n} and Ond\v{r}ej Pra\v{z}\'ak
Abstract要約: 本稿では,Aspect-Based Sentiment Analysis(ABSA)の性能向上を目的とした一連のアプローチを提案する。本稿では,トランスフォーマーの隠蔽状態における構造的意味情報の大部分を効果的にキャプチャする,エンドツーエンドのセマンティックロールラベルモデルを提案する。 ELECTRA小モデルを用いて,提案したモデルを英語とチェコ語で評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.85316573653194
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This paper presents a series of approaches aimed at enhancing the performance of Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) by utilizing extracted semantic information from a Semantic Role Labeling (SRL) model. We propose a novel end-to-end Semantic Role Labeling model that effectively captures most of the structured semantic information within the Transformer hidden state. We believe that this end-to-end model is well-suited for our newly proposed models that incorporate semantic information. We evaluate the proposed models in two languages, English and Czech, employing ELECTRA-small models. Our combined models improve ABSA performance in both languages. Moreover, we achieved new state-of-the-art results on the Czech ABSA.
Abstract（参考訳）: 本稿では,意味的役割ラベル(SRL)モデルから抽出した意味情報を活用することにより,アスペクトベース感性分析(ABSA)の性能向上を目的とした一連のアプローチを提案する。本稿では,トランスフォーマーの隠蔽状態における構造的意味情報の大部分を効果的にキャプチャする,エンドツーエンドのセマンティックロールラベルモデルを提案する。このエンドツーエンドモデルは、セマンティック情報を組み込んだ新しいモデルに適していると考えています。 ELECTRA小モデルを用いて,提案したモデルを英語とチェコ語で評価した。組み合わせたモデルにより、両言語でのABSA性能が向上する。さらに,チェコのABSAで最先端の成果を得た。

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