論文の概要: Aspect-oriented Opinion Alignment Network for Aspect-Based Sentiment Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11447v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 13:55:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 17:59:50.050939
• Title: Aspect-oriented Opinion Alignment Network for Aspect-Based Sentiment Classification
• Title（参考訳）: アスペクトに基づく感情分類のためのアスペクト指向の意見アライメントネットワーク
• Authors: Xueyi Liu, Rui Hou, Yanglei Gan, Da Luo, Changlin Li, Xiaojun Shi and Qiao Liu
• Abstract要約: 本稿では、意見語とそれに対応する側面の文脈的関連を捉えるために、アスペクト指向オピニオンアライメントネットワーク(AOAN)を提案する。 さらに,対象の側面に関連性のある意見情報を一致させる多視点的注意機構を設計する。 提案モデルでは,3つのベンチマークデータセットに対して最先端の結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.212306015270208
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment classification is a crucial problem in fine-grained sentiment analysis, which aims to predict the sentiment polarity of the given aspect according to its context. Previous works have made remarkable progress in leveraging attention mechanism to extract opinion words for different aspects. However, a persistent challenge is the effective management of semantic mismatches, which stem from attention mechanisms that fall short in adequately aligning opinions words with their corresponding aspect in multi-aspect sentences. To address this issue, we propose a novel Aspect-oriented Opinion Alignment Network (AOAN) to capture the contextual association between opinion words and the corresponding aspect. Specifically, we first introduce a neighboring span enhanced module which highlights various compositions of neighboring words and given aspects. In addition, we design a multi-perspective attention mechanism that align relevant opinion information with respect to the given aspect. Extensive experiments on three benchmark datasets demonstrate that our model achieves state-of-the-art results. The source code is available at https://github.com/AONE-NLP/ABSA-AOAN.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース感情分類(aspect-based sentiment classification)は、与えられた側面の感情極性を予測することを目的とした、きめ細かい感情分析において重要な問題である。 従来の研究は、異なる側面の意見語を抽出するアテンションメカニズムを活用することで顕著な進歩を遂げてきた。 しかし、永続的な課題は意味的ミスマッチの効果的な管理であり、それは多視点文において、適切な意見語と対応する側面を適切に調整する注意機構が不足しているからである。 この問題に対処するために、意見語とそれに対応する側面の文脈的関連を捉える新しいアスペクト指向オピニオンアライメントネットワーク(AOAN)を提案する。 具体的には、まず、隣接する単語と与えられたアスペクトの様々な構成を強調する、隣り合うスパン拡張モジュールを紹介します。 さらに,対象の側面に関連性のある意見情報を一致させる多視点的注意機構を設計する。 3つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、我々のモデルが最先端の結果を達成することを示す。 ソースコードはhttps://github.com/AONE-NLP/ABSA-AOANで入手できる。

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