論文の概要: Dual Encoder: Exploiting the Potential of Syntactic and Semantic for
Aspect Sentiment Triplet Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15370v1
- Date: Fri, 23 Feb 2024 15:07:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 14:09:55.938311
- Title: Dual Encoder: Exploiting the Potential of Syntactic and Semantic for
Aspect Sentiment Triplet Extraction
- Title（参考訳）: dual encoder: アスペクト感情三重項抽出のための構文と意味の可能性を活用
- Authors: Xiaowei Zhao, Yong Zhou, Xiujuan Xu
- Abstract要約: Aspect Sentiment Triple extract (ASTE) は、微粒な感情分析における新たな課題である。
本稿では,BERTチャネルによる意味情報をキャプチャするデュアルチャネルエンコーダと,総合構文情報キャプチャのための拡張LSTMチャネルを提案する。
我々はこれらのモジュールのシナジーを活用して、ASTEタスクにおける構文情報と意味情報の重要な可能性を活用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.375196127313348
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aspect Sentiment Triple Extraction (ASTE) is an emerging task in fine-grained
sentiment analysis. Recent studies have employed Graph Neural Networks (GNN) to
model the syntax-semantic relationships inherent in triplet elements. However,
they have yet to fully tap into the vast potential of syntactic and semantic
information within the ASTE task. In this work, we propose a \emph{Dual
Encoder: Exploiting the potential of Syntactic and Semantic} model (D2E2S),
which maximizes the syntactic and semantic relationships among words.
Specifically, our model utilizes a dual-channel encoder with a BERT channel to
capture semantic information, and an enhanced LSTM channel for comprehensive
syntactic information capture. Subsequently, we introduce the heterogeneous
feature interaction module to capture intricate interactions between dependency
syntax and attention semantics, and to dynamically select vital nodes. We
leverage the synergy of these modules to harness the significant potential of
syntactic and semantic information in ASTE tasks. Testing on public benchmarks,
our D2E2S model surpasses the current state-of-the-art(SOTA), demonstrating its
effectiveness.
- Abstract（参考訳）: Aspect Sentiment Triple extract (ASTE)は、微粒な感情分析における新たな課題である。
近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、三重項要素に固有の構文-意味関係をモデル化している。
しかし、ASTEタスク内の構文情報や意味情報の膨大な可能性を十分に把握できていない。
本研究では,単語間の統語的・意味的関係を最大化する「emph{Dual Encoder: Exploiting the potential of Syntactic and Semantic} model」(D2E2S)を提案する。
具体的には、BERTチャネルを持つデュアルチャネルエンコーダを用いて意味情報をキャプチャし、LSTMチャネルを拡張して総合構文情報キャプチャを行う。
次に,係り受け構文とアテンションセマンティクスの複雑な相互作用を捉え,重要なノードを動的に選択する異種機能相互作用モジュールを提案する。
我々はこれらのモジュールのシナジーを活用して、ASTEタスクにおける構文情報と意味情報の重要な可能性を活用する。
公開ベンチマークを用いて、我々のD2E2Sモデルは現在の最先端技術(SOTA)を超え、その有効性を示す。
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