論文の概要: Exploiting Adaptive Contextual Masking for Aspect-Based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13722v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 11:33:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 15:42:26.940072
• Title: Exploiting Adaptive Contextual Masking for Aspect-Based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: アスペクトベース感情分析における適応的文脈マスキングの活用
• Authors: S M Rafiuddin, Mohammed Rakib, Sadia Kamal, Arunkumar Bagavathi
• Abstract要約: アスペクトベース知覚分析(Aspect-Based Sentiment Analysis、ABSA)は、与えられたテキストから多面的側面、意見、感情を抽出する問題である。 本稿では,ABSAのアスペクト・ターム抽出・アスペクト・センティメント・サブタスクを支援するために,コンテキストに基づく無関係なトークンを除去する適応マスキング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) is a fine-grained linguistics problem that entails the extraction of multifaceted aspects, opinions, and sentiments from the given text. Both standalone and compound ABSA tasks have been extensively used in the literature to examine the nuanced information present in online reviews and social media posts. Current ABSA methods often rely on static hyperparameters for attention-masking mechanisms, which can struggle with context adaptation and may overlook the unique relevance of words in varied situations. This leads to challenges in accurately analyzing complex sentences containing multiple aspects with differing sentiments. In this work, we present adaptive masking methods that remove irrelevant tokens based on context to assist in Aspect Term Extraction and Aspect Sentiment Classification subtasks of ABSA. We show with our experiments that the proposed methods outperform the baseline methods in terms of accuracy and F1 scores on four benchmark online review datasets. Further, we show that the proposed methods can be extended with multiple adaptations and demonstrate a qualitative analysis of the proposed approach using sample text for aspect term extraction.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース知覚分析(Aspect-Based Sentiment Analysis、ABSA)は、与えられたテキストから多面的側面、意見、感情を抽出する問題である。 スタンドアローンタスクと複合ABSAタスクの両方が、オンラインレビューやソーシャルメディア投稿に記載されているニュアンス情報を調べるために、文献で広く使われている。 現在のABSA法は、文脈適応に苦慮し、様々な状況における単語のユニークな関連性を見落としてしまうような、注意-マスキング機構の静的ハイパーパラメータに依存することが多い。 これは、感情の異なる複数の側面を含む複雑な文を正確に分析することの難しさにつながる。 本稿では,absaのアスペクト項抽出とアスペクト感情分類のサブタスクを支援するために,コンテキストに基づく無関係なトークンを除去する適応マスク手法を提案する。 本研究では,提案手法が4つのベンチマークオンラインレビューデータセットにおいて,精度とf1スコアの点でベースラインメソッドよりも優れていることを示す。 さらに,提案手法は複数の適応で拡張可能であることを示し,アスペクト項抽出のためのサンプルテキストを用いて提案手法の質的解析を行った。

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