論文の概要: Let's Rectify Step by Step: Improving Aspect-based Sentiment Analysis with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15289v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 12:35:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 14:43:20.967023
• Title: Let's Rectify Step by Step: Improving Aspect-based Sentiment Analysis with Diffusion Models
• Title（参考訳）: ステップバイステップの定式化:拡散モデルによるアスペクトベース感性分析の改善
• Authors: Shunyu Liu, Jie Zhou, Qunxi Zhu, Qin Chen, Qingchun Bai, Jun Xiao, Liang He
• Abstract要約: 本稿では,段階的に段階的にアスペクトを抽出するABSAに適した新しい拡散モデルを提案する。 DiffusionABSAは、トレーニングプロセスにおけるアスペクト用語に徐々にノイズを加え、その後、これらの用語を徐々に逆の方法で復元する認知プロセスを学ぶ。 境界を推定するために,構文認識型時間的注意機構によって強化された認知ニューラルネットワークを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.482634643246264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) stands as a crucial task in predicting the sentiment polarity associated with identified aspects within text. However, a notable challenge in ABSA lies in precisely determining the aspects' boundaries (start and end indices), especially for long ones, due to users' colloquial expressions. We propose DiffusionABSA, a novel diffusion model tailored for ABSA, which extracts the aspects progressively step by step. Particularly, DiffusionABSA gradually adds noise to the aspect terms in the training process, subsequently learning a denoising process that progressively restores these terms in a reverse manner. To estimate the boundaries, we design a denoising neural network enhanced by a syntax-aware temporal attention mechanism to chronologically capture the interplay between aspects and surrounding text. Empirical evaluations conducted on eight benchmark datasets underscore the compelling advantages offered by DiffusionABSA when compared against robust baseline models. Our code is publicly available at https://github.com/Qlb6x/DiffusionABSA.
• Abstract（参考訳）: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) は、テキスト内の特定アスペクトに関連する感情極性を予測する重要なタスクである。 しかし、absaにおける注目すべき課題は、特に、ユーザの口語表現のために、アスペクトの境界(開始と終了の指標)を正確に決定することである。 本稿では,段階的に段階的にアスペクトを抽出する新しい拡散モデルDiffusionABSAを提案する。 特にDiffusionABSAは、訓練過程におけるアスペクト項に徐々にノイズを加え、その後、これらの項を逆の方法で徐々に復元する認知過程を学ぶ。 境界を推定するために,構文認識の時間的注意機構により拡張された雑音付きニューラルネットワークを設計し,アスペクトと周辺テキスト間の対話を時系列的に捉える。 8つのベンチマークデータセットで実施した経験的評価は、distributedabsaが堅牢なベースラインモデルと比較した場合の強みを浮き彫りにしている。 私たちのコードはhttps://github.com/qlb6x/diffusionabsaで公開されています。

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