論文の概要: Syntax-Informed Interactive Model for Comprehensive Aspect-Based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03739v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 16:03:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 02:54:25.758056
• Title: Syntax-Informed Interactive Model for Comprehensive Aspect-Based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 総合的アスペクトベース感性分析のための構文インフォームド対話モデル
• Authors: Ullman Galen, Frey Lee, Woods Ali
• Abstract要約: 総合ABSAのためのシンタクティック・依存性強化マルチタスクインタラクション・アーキテクチャ(SDEMTIA)を提案する。 我々のアプローチは、SDEIN(Syntactic Dependency Embedded Interactive Network)を用いた構文知識(依存関係と型)を革新的に活用する。 また,学習効率を高めるために,マルチタスク学習フレームワークに,新規で効率的なメッセージパッシング機構を組み込んだ。
• 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: Aspect-based sentiment analysis (ABSA), a nuanced task in text analysis, seeks to discern sentiment orientation linked to specific aspect terms in text. Traditional approaches often overlook or inadequately model the explicit syntactic structures of sentences, crucial for effective aspect term identification and sentiment determination. Addressing this gap, we introduce an innovative model: Syntactic Dependency Enhanced Multi-Task Interaction Architecture (SDEMTIA) for comprehensive ABSA. Our approach innovatively exploits syntactic knowledge (dependency relations and types) using a specialized Syntactic Dependency Embedded Interactive Network (SDEIN). We also incorporate a novel and efficient message-passing mechanism within a multi-task learning framework to bolster learning efficacy. Our extensive experiments on benchmark datasets showcase our model's superiority, significantly surpassing existing methods. Additionally, incorporating BERT as an auxiliary feature extractor further enhances our model's performance.
• Abstract（参考訳）: テキスト分析におけるニュアンス化されたタスクであるアスペクトベース感情分析(ABSA)は、テキスト内の特定のアスペクト項に関連する感情指向を識別しようとする。 伝統的なアプローチは、しばしば文の明示的な構文構造を見落としたり、不十分にモデル化する。 このギャップに対処するため, 総合ABSAのための構文依存強化マルチタスクインタラクションアーキテクチャ (SDEMTIA) を提案する。 本手法は,SDEIN(Syntactic Dependency Embedded Interactive Network)を用いて,構文知識(依存性関係と型)を革新的に活用する。 また,マルチタスク学習フレームワークに新規かつ効率的なメッセージパッシング機構を組み込んで,学習効果を高める。 ベンチマークデータセットに関する大規模な実験では、既存の手法をはるかに超えて、モデルの優位性を示しました。 さらに,BERTを補助的特徴抽出器として組み込むことにより,モデルの性能をさらに向上させる。

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