Fugu-MT 論文翻訳(概要): Syntactic Fusion: Enhancing Aspect-Level Sentiment Analysis Through Multi-Tree Graph Integration

論文の概要: Syntactic Fusion: Enhancing Aspect-Level Sentiment Analysis Through Multi-Tree Graph Integration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03738v1
Date: Tue, 28 Nov 2023 15:28:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-11 02:54:07.959538
Title: Syntactic Fusion: Enhancing Aspect-Level Sentiment Analysis Through Multi-Tree Graph Integration
Title（参考訳）: Syntactic Fusion:マルチトレーグラフ統合によるアスペクトレベル知覚分析の強化
Authors: Jane Sunny, Tom Padraig, Roggie Terry, Woods Ali
Abstract要約: 本稿では,複数のソースからアマルガメート予測を行う,革新的なグラフアンサンブル手法であるSynthFusionを紹介する。この戦略は、GNNの適用前の様々な依存関係関係をブレンドし、余分な計算負担を回避しつつ、エラーのパースを抑える。 SemEval14とTwitter14データセットに関する実証的な評価によると、SynthFusionは単一の依存ツリーに依存するモデルよりも優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Recent progress in aspect-level sentiment classification has been propelled by the incorporation of graph neural networks (GNNs) leveraging syntactic structures, particularly dependency trees. Nevertheless, the performance of these models is often hampered by the innate inaccuracies of parsing algorithms. To mitigate this challenge, we introduce SynthFusion, an innovative graph ensemble method that amalgamates predictions from multiple parsers. This strategy blends diverse dependency relations prior to the application of GNNs, enhancing robustness against parsing errors while avoiding extra computational burdens. SynthFusion circumvents the pitfalls of overparameterization and diminishes the risk of overfitting, prevalent in models with stacked GNN layers, by optimizing graph connectivity. Our empirical evaluations on the SemEval14 and Twitter14 datasets affirm that SynthFusion not only outshines models reliant on single dependency trees but also eclipses alternative ensemble techniques, achieving this without an escalation in model complexity.
Abstract（参考訳）: アスペクトレベルの感情分類の最近の進歩は、構文構造、特に依存木を利用したグラフニューラルネットワーク(GNN)の導入によって促進されている。しかしながら、これらのモデルの性能はパースアルゴリズムの本質的に不正確さによって妨げられることが多い。この課題を軽減するために、複数のパーサーから予測をアマルガメートする革新的なグラフアンサンブル法であるSynthFusionを導入する。この戦略はgnnの適用前に様々な依存関係の関係を融合させ、余分な計算負荷を避けながら解析エラーに対する堅牢性を高めている。 SynthFusionは、グラフ接続を最適化することで、過度なパラメータ化の落とし穴を回避し、GNN層を積み重ねたモデルで一般的なオーバーフィッティングのリスクを低減します。 SemEval14とTwitter14データセットに関する実証的な評価では、SynthFusionは単一の依存ツリーに依存しているだけでなく、代替アンサンブルテクニックを無視し、モデルの複雑さをエスカレーションすることなくこれを達成している。

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