Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Consistent Reasoning-based Aspect-Sentiment Quad Prediction with Extract-Then-Assign Strategy

論文の概要: Self-Consistent Reasoning-based Aspect-Sentiment Quad Prediction with Extract-Then-Assign Strategy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00354v2
Date: Sat, 8 Jun 2024 08:41:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-12 01:03:43.104122
Title: Self-Consistent Reasoning-based Aspect-Sentiment Quad Prediction with Extract-Then-Assign Strategy
Title（参考訳）: 自己整合性推論に基づくAspect-Sentiment Quad Prediction with Extract-Then-Assign Strategy
Authors: Jieyong Kim, Ryang Heo, Yongsik Seo, SeongKu Kang, Jinyoung Yeo, Dongha Lee,
Abstract要約: 自己整合性推論に基づくアスペクト知覚四重項予測(SCRAP)を提案する。 SCRAPはそのモデルを最適化し、推論とそれに対応する感情四重項を順番に生成する。最終的に、SCRAPは、複雑な推論タスクを処理し、一貫性投票によって四重項を正確に予測するモデルの能力を大幅に改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.477542644785483
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In the task of aspect sentiment quad prediction (ASQP), generative methods for predicting sentiment quads have shown promising results. However, they still suffer from imprecise predictions and limited interpretability, caused by data scarcity and inadequate modeling of the quadruplet composition process. In this paper, we propose Self-Consistent Reasoning-based Aspect-sentiment quadruple Prediction (SCRAP), optimizing its model to generate reasonings and the corresponding sentiment quadruplets in sequence. SCRAP adopts the Extract-Then-Assign reasoning strategy, which closely mimics human cognition. In the end, SCRAP significantly improves the model's ability to handle complex reasoning tasks and correctly predict quadruplets through consistency voting, resulting in enhanced interpretability and accuracy in ASQP.
Abstract（参考訳）: アスペクト感情クワッド予測(ASQP)のタスクでは、感情クワッドを予測する生成手法が有望な結果を示している。しかし、データ不足と四重項合成過程の不十分なモデリングにより、不正確な予測と限定的な解釈可能性に悩まされている。本稿では,自己整合性推論に基づくAspect-Sentiment Quaruple Prediction (SCRAP)を提案する。 SCRAPは、人間の認知を忠実に模倣するExtract-Then-Assign推論戦略を採用している。最終的に、SCRAPは、複雑な推論タスクを処理し、一貫性投票によって四重項を正確に予測する能力を大幅に改善し、ASQPの解釈可能性と精度が向上する。

関連論文リスト

Adaptive Data Augmentation for Aspect Sentiment Quad Prediction [21.038795249448675]
アスペクト感情クワッド予測(ASQP)は、ある文のクワッド感情要素を予測することを目的としている。データ不均衡問題はASQPタスクで十分な注意を払われていない。不均衡問題に対処するために,Adaptive Data Augmentation (ADA) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-12T06:20:56Z)
Structured Radial Basis Function Network: Modelling Diversity for Multiple Hypotheses Prediction [51.82628081279621]
多重モード回帰は非定常過程の予測や分布の複雑な混合において重要である。構造的放射基底関数ネットワークは回帰問題に対する複数の仮説予測器のアンサンブルとして提示される。この構造モデルにより, このテッセルレーションを効率よく補間し, 複数の仮説対象分布を近似することが可能であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-02T01:27:53Z)
Explaining Language Models' Predictions with High-Impact Concepts [11.47612457613113]
概念ベースの解釈可能性手法をNLPに拡張するための完全なフレームワークを提案する。出力予測が大幅に変化する特徴を最適化する。本手法は, ベースラインと比較して, 予測的影響, ユーザビリティ, 忠実度に関する優れた結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-03T14:48:27Z)
Generative Aspect-Based Sentiment Analysis with Contrastive Learning and Expressive Structure [6.125761583306958]
本稿では、ACOS四重項抽出のための構造生成を改善する2つの技術からなるGEN-SCL-NATを紹介する。まず、鍵入力属性間で識別可能な入力表現を生成することをモデルに促すことにより、4倍予測を支援する教師付きコントラスト学習目標であるGEN-SCLを提案する。第二にGEN-NATは、自己回帰エンコーダデコーダモデルに適応し、生成方式で四重項を抽出する新しい構造生成フォーマットである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-14T20:47:02Z)
Understanding Interlocking Dynamics of Cooperative Rationalization [90.6863969334526]
選択的合理化(Selective rationalization)は、ニューラルネットワークの出力を予測するのに十分な入力の小さなサブセットを見つけることによって、複雑なニューラルネットワークの予測を説明する。このような合理化パラダイムでは,モデルインターロックという大きな問題が浮かび上がっている。 A2Rと呼ばれる新しい合理化フレームワークを提案し、アーキテクチャに第3のコンポーネントを導入し、選択とは対照的にソフトアテンションによって駆動される予測器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-26T17:39:18Z)
Aspect Sentiment Quad Prediction as Paraphrase Generation [53.33072918744124]
Aspect Sentiment Quad Prediction (ASQP)タスクを導入し、与えられた意見文に対するクワッド内のすべての感情要素を共同で検出することを目的とした。本稿では,ASQP タスクをパラフレーズ生成プロセスにキャストする新しいtextscParaphrase モデリングパラダイムを提案する。一方、感情要素のセマンティクスは、自然言語形式でそれらを生成する学習によって完全に活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-02T12:57:27Z)
Towards Confident Machine Reading Comprehension [7.989756186727329]
予測後信頼度推定モデルを提案し,これをMr.C(Mr.C)と呼ぶ。自信) mr.cは、曲線(auc)の下の領域で測定された最大4ポイントの改善によって、不正な予測を控えるシステムの能力を改善するために訓練することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-20T03:02:12Z)
Explaining and Improving Model Behavior with k Nearest Neighbor Representations [107.24850861390196]
モデルの予測に責任のあるトレーニング例を特定するために, k 近傍表現を提案する。我々は,kNN表現が学習した素因関係を明らかにするのに有効であることを示す。以上の結果から,kNN手法により,直交モデルが逆入力に対してより堅牢であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-18T16:55:25Z)
Understanding Neural Abstractive Summarization Models via Uncertainty [54.37665950633147]
seq2seq抽象要約モデルは、自由形式の方法でテキストを生成する。モデルのトークンレベルの予測のエントロピー、すなわち不確実性について検討する。要約とテキスト生成モデルをより広範囲に解析する上で,不確実性は有用であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-15T16:57:27Z)
Double Robust Representation Learning for Counterfactual Prediction [68.78210173955001]
そこで本稿では, 対実予測のための2次ロバスト表現を学習するための, スケーラブルな新しい手法を提案する。我々は、個々の治療効果と平均的な治療効果の両方に対して、堅牢で効率的な対実的予測を行う。このアルゴリズムは,実世界の最先端技術と合成データとの競合性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-15T16:39:26Z)

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。