Fugu-MT 論文翻訳(概要): Knowledge Graph Enhanced Aspect-Level Sentiment Analysis

論文の概要: Knowledge Graph Enhanced Aspect-Level Sentiment Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10048v2
Date: Sun, 14 Jan 2024 23:04:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-18 00:12:11.296017
Title: Knowledge Graph Enhanced Aspect-Level Sentiment Analysis
Title（参考訳）: 知識グラフによるアスペクトレベル感性分析
Authors: Kavita Sharma, Ritu Patel, Sunita Iyer
Abstract要約: 本稿では,文脈固有の単語の意味の課題に対処し,感情分析を強化する手法を提案する。 BERTモデルの利点と知識グラフに基づく同義データを組み合わせる。特定の側面に関連付けられた感情を分類するために、この手法は位置データを統合するメモリバンクを構築する。データはDCGRUを用いて分析され、特定のアスペクト項に関連する感情特性をピンポイントする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.342834401139078
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we propose a novel method to enhance sentiment analysis by addressing the challenge of context-specific word meanings. It combines the advantages of a BERT model with a knowledge graph based synonym data. This synergy leverages a dynamic attention mechanism to develop a knowledge-driven state vector. For classifying sentiments linked to specific aspects, the approach constructs a memory bank integrating positional data. The data are then analyzed using a DCGRU to pinpoint sentiment characteristics related to specific aspect terms. Experiments on three widely used datasets demonstrate the superior performance of our method in sentiment classification.
Abstract（参考訳）: 本稿では,文脈固有の単語意味の課題に対処し,感情分析を強化する新しい手法を提案する。 BERTモデルの利点と知識グラフに基づく同義データを組み合わせる。このシナジーは動的注意機構を利用して知識駆動状態ベクトルを開発する。特定の側面に関連する感情を分類するために、この手法は位置データを統合するメモリバンクを構築する。データはDCGRUを用いて分析され、特定のアスペクト項に関連する感情特性をピンポイントする。 3つの広く使われているデータセットに対する実験は、感情分類における手法の優れた性能を示す。

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