論文の概要: iACOS: Advancing Implicit Sentiment Extraction with Informative and Adaptive Negative Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03896v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 11:19:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 16:03:14.877408
• Title: iACOS: Advancing Implicit Sentiment Extraction with Informative and Adaptive Negative Examples
• Title（参考訳）: iACOS:InformativeおよびAdaptive Negative例を用いたインプシットセンシティメント抽出の改善
• Authors: Xiancai Xu, Jia-Dong Zhang, Lei Xiong, Zhishang Liu
• Abstract要約: そこで本稿では,カテゴリとオピニオンをセンチメントで抽出する新しい手法iACOSを提案する。 iACOSはテキストの最後に2つの暗黙のトークンを付加し、暗黙のアスペクトや意見を含むすべてのトークンのコンテキスト認識表現をキャプチャする。 2つの公開ベンチマークデータセットのF1スコアにより,iACOSは,他の4倍の抽出基準値よりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2120851074630177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) have been extensively studied, but little light has been shed on the quadruple extraction consisting of four fundamental elements: aspects, categories, opinions and sentiments, especially with implicit aspects and opinions. In this paper, we propose a new method iACOS for extracting Implicit Aspects with Categories and Opinions with Sentiments. First, iACOS appends two implicit tokens at the end of a text to capture the context-aware representation of all tokens including implicit aspects and opinions. Second, iACOS develops a sequence labeling model over the context-aware token representation to co-extract explicit and implicit aspects and opinions. Third, iACOS devises a multi-label classifier with a specialized multi-head attention for discovering aspect-opinion pairs and predicting their categories and sentiments simultaneously. Fourth, iACOS leverages informative and adaptive negative examples to jointly train the multi-label classifier and the other two classifiers on categories and sentiments by multi-task learning. Finally, the experimental results show that iACOS significantly outperforms other quadruple extraction baselines according to the F1 score on two public benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース感情分析(ABSA)は広く研究されているが,4つの基本要素(アスペクト,カテゴリ,意見,感情,特に暗黙的な側面と意見)から構成される4倍の抽出にはほとんど光が当たっていない。 本稿では,カテゴリーや意見の暗黙的な側面を感情で抽出する新しい手法であるiacosを提案する。 まず、iACOSはテキストの最後に2つの暗黙のトークンを付加し、暗黙のアスペクトや意見を含むすべてのトークンのコンテキスト認識表現をキャプチャする。 次に、iacosはコンテキスト認識トークン表現の上にシーケンスラベリングモデルを開発し、明示的かつ暗黙的な側面と意見を共抽出する。 第3に、iACOSはアスペクトオピニオン対を発見し、カテゴリと感情を同時に予測する、特別なマルチヘッドアテンションを持つマルチラベル分類器を考案した。 第4に、iACOSは情報的かつ適応的な負の例を利用して、マルチタスク学習によるカテゴリと感情の分類器と他の2つの分類器を共同で訓練する。 最後に,2つのベンチマークデータセットのf1スコアに比較して,iacosが他の4倍体抽出ベースラインを有意に上回っていることを実験的に示した。

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