論文の概要: Rethinking ASTE: A Minimalist Tagging Scheme Alongside Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07342v2
• Date: Sun, 14 Apr 2024 20:53:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 20:21:55.040778
• Title: Rethinking ASTE: A Minimalist Tagging Scheme Alongside Contrastive Learning
• Title（参考訳）: ASTEを再考する: コントラスト学習と並行してミニマリストタッグ方式
• Authors: Qiao Sun, Liujia Yang, Minghao Ma, Nanyang Ye, Qinying Gu,
• Abstract要約: Aspect Sentiment Triplet extract (ASTE) は、きめ細かい感情分析のサブタスクである。 ASTEへの既存のアプローチは、しばしばタスクを追加構造や外部データで複雑化する。 本稿では,新しいタグ付け手法を提案し,これらの課題を緩和するために対照的な学習手法を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.785948823258398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect Sentiment Triplet Extraction (ASTE) is a burgeoning subtask of fine-grained sentiment analysis, aiming to extract structured sentiment triplets from unstructured textual data. Existing approaches to ASTE often complicate the task with additional structures or external data. In this research, we propose a novel tagging scheme and employ a contrastive learning approach to mitigate these challenges. The proposed approach demonstrates comparable or superior performance in comparison to state-of-the-art techniques, while featuring a more compact design and reduced computational overhead. Notably, even in the era of Large Language Models (LLMs), our method exhibits superior efficacy compared to GPT 3.5 and GPT 4 in a few-shot learning scenarios. This study also provides valuable insights for the advancement of ASTE techniques within the paradigm of large language models.
• Abstract（参考訳）: Aspect Sentiment Triplet extract (ASTE) は、構造化されていないテキストデータから構造化された感情三重項を抽出することを目的とした、きめ細かな感情分析の活発なサブタスクである。 ASTEへの既存のアプローチは、しばしばタスクを追加構造や外部データで複雑化する。 本研究では,新しいタグ付け手法を提案し,これらの課題を緩和するために対照的な学習手法を用いる。 提案手法は、よりコンパクトな設計と計算オーバーヘッドの低減を特徴とし、最先端技術と比較して同等または優れた性能を示す。 特に,Large Language Models (LLMs) の時代においても,GPT 3.5 や GPT 4 と比較して,数ショットの学習シナリオにおいて優れた効果を示した。 本研究は、大規模言語モデルのパラダイムにおけるASTE技術の進歩に関する貴重な知見を提供する。

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