論文の概要: Linguistic features for sentence difficulty prediction in ABSA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03163v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 16:31:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 15:10:03.116154
- Title: Linguistic features for sentence difficulty prediction in ABSA
- Title（参考訳）: ABSAにおける文難易度予測のための言語学的特徴
- Authors: Adrian-Gabriel Chifu and S\'ebastien Fournier
- Abstract要約: ドメインの多様性と構文の多様性が難易度に与える影響について検討する。
私たちは文の難易度を定義する2つの方法を採用している。
また、文レベルでの難易度を推定することを目的とした9つの言語的特徴も定義する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3172761915061083
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the challenges of natural language understanding is to deal with the
subjectivity of sentences, which may express opinions and emotions that add
layers of complexity and nuance. Sentiment analysis is a field that aims to
extract and analyze these subjective elements from text, and it can be applied
at different levels of granularity, such as document, paragraph, sentence, or
aspect. Aspect-based sentiment analysis is a well-studied topic with many
available data sets and models. However, there is no clear definition of what
makes a sentence difficult for aspect-based sentiment analysis. In this paper,
we explore this question by conducting an experiment with three data sets:
"Laptops", "Restaurants", and "MTSC" (Multi-Target-dependent Sentiment
Classification), and a merged version of these three datasets. We study the
impact of domain diversity and syntactic diversity on difficulty. We use a
combination of classifiers to identify the most difficult sentences and analyze
their characteristics. We employ two ways of defining sentence difficulty. The
first one is binary and labels a sentence as difficult if the classifiers fail
to correctly predict the sentiment polarity. The second one is a six-level
scale based on how many of the top five best-performing classifiers can
correctly predict the sentiment polarity. We also define 9 linguistic features
that, combined, aim at estimating the difficulty at sentence level.
- Abstract（参考訳）: 自然言語理解の課題の1つは、文の主観性を扱うことである。
感性分析は、テキストからこれらの主観的要素を抽出し分析することを目的とした分野であり、文書、段落、文、アスペクトなどの異なるレベルの粒度に適用することができる。
アスペクトベースの感情分析は多くの利用可能なデータセットとモデルを持つよく研究されたトピックである。
しかし、アスペクトベースの感情分析において、文がなぜ難しいのか、明確な定義はない。
本稿では,この3つのデータセット「laptops」,「restaurants」,「mtsc(multi-target-dependent sentiment classification)」について実験を行い,これら3つのデータセットのマージ版について検討する。
ドメインの多様性と構文の多様性が難易度に与える影響について検討する。
分類器の組み合わせを用いて,最も難しい文を識別し,その特徴を分析する。
我々は文の難易度を定義する2つの方法を用いる。
1つ目はバイナリであり、分類器が感情極性を正確に予測できない場合、文を難しいとラベル付けする。
2つ目は、上位5つのうち何つが感情極性を正確に予測できるかに基づく6段階の尺度である。
また,文レベルでの難易度を推定することを目的とした9つの言語特徴を定義した。
関連論文リスト
- What is Sentiment Meant to Mean to Language Models? [0.0]
センチメント(sentiment)は、使用するドメインやツールによって、さまざまな概念を包含する。
感覚」は、感情、意見、市場の動き、あるいは単に一般の善悪の次元を意味するために使われてきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T19:37:37Z) - What Evidence Do Language Models Find Convincing? [103.67867531892988]
議論の的になっているクエリと、さまざまな事実を含む実世界の証拠文書を組み合わせたデータセットを構築します。
このデータセットを用いて、感度と反ファクト分析を行い、どのテキスト特徴がLLM予測に最も影響するかを探索する。
全体として、現在のモデルは、クエリに対するWebサイトの関連性に大きく依存している一方で、人間が重要と考えるスタイル的特徴をほとんど無視している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-19T02:15:34Z) - A Soft Contrastive Learning-based Prompt Model for Few-shot Sentiment
Analysis [38.17825180485807]
数ショットの感情分析のためのソフトコントラスト学習に基づくPromptモデルを提案する。
まず、感情を予測するためにモデルを導くために、感情を意識した思考プロンプトモジュールを設計する。
そこで本研究では,ラベルの相関を考慮したソフトコントラスト学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-16T15:17:28Z) - USA: Universal Sentiment Analysis Model & Construction of Japanese
Sentiment Text Classification and Part of Speech Dataset [0.0]
本稿では,個々の単語と全体テキスト間の相互強化効果(MRE)を活用することで,性能の向上を提案する。
本研究を支援するために,4つの新しい感性テキスト分類と音声の一部(SCPOS)データセットをアノテートした。
さらに,7ビリオンのパラメータサイズを持つユニバーサル・センチメント・アナリティクス(USA)モデルを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-07T15:35:00Z) - A Contrastive Cross-Channel Data Augmentation Framework for Aspect-based
Sentiment Analysis [91.83895509731144]
本稿では,感情分析の多面的課題を軽減するための新しいトレーニングフレームワークを提案する。
ソース文は、ドメイン固有のジェネレータに入力され、いくつかの合成文を取得する。
生成装置はアスペクト特化文と極性増強(PAC)を生成し、極性反転文を生成する。
我々のフレームワークは、精度とマクロF1よりも約1%向上することなく、これらのベースラインを上回ります。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-16T16:05:58Z) - Dialog speech sentiment classification for imbalanced datasets [7.84604505907019]
本稿では,短対話発話の単一・二モーダル分析を用い,感情検出に寄与する主な要因について考察する。
本稿では、学習率スケジューラと異なる監視基準を用いて、SWITCHBOARDの不均衡感情データセットの最先端結果を提供するアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-15T11:43:04Z) - Competency Problems: On Finding and Removing Artifacts in Language Data [50.09608320112584]
複雑な言語理解タスクでは、すべての単純な特徴相関が突発的であると論じる。
人間バイアスを考慮したコンピテンシー問題に対するデータ作成の難しさを理論的に分析します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-17T21:34:10Z) - Narrative Incoherence Detection [76.43894977558811]
本稿では,文間セマンティック理解のための新たなアリーナとして,物語不整合検出の課題を提案する。
複数文の物語を考えると、物語の流れに意味的な矛盾があるかどうかを決定します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-21T07:18:08Z) - Geometry matters: Exploring language examples at the decision boundary [2.7249290070320034]
BERT、CNN、fasttextは、高い難易度例において単語置換の影響を受けやすい。
YelpReviewPolarityでは、レジリエンスと摂動の相関係数-0.4と難易度との相関係数を観測する。
我々のアプローチは単純でアーキテクチャに依存しないものであり、テキスト分類モデルの華やかさの研究に利用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-14T16:26:13Z) - Weakly-Supervised Aspect-Based Sentiment Analysis via Joint
Aspect-Sentiment Topic Embedding [71.2260967797055]
アスペクトベース感情分析のための弱教師付きアプローチを提案する。
We learn sentiment, aspects> joint topic embeddeds in the word embedding space。
次に、ニューラルネットワークを用いて単語レベルの識別情報を一般化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-13T21:33:24Z) - A Deep Neural Framework for Contextual Affect Detection [51.378225388679425]
感情を持たない短い単純なテキストは、その文脈と共に読むときに強い感情を表現することができる。
文中の単語の相互依存を学習する文脈影響検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-28T05:03:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。