Fugu-MT 論文翻訳(概要): Triple GNNs: Introducing Syntactic and Semantic Information for Conversational Aspect-Based Quadruple Sentiment Analysis

論文の概要: Triple GNNs: Introducing Syntactic and Semantic Information for Conversational Aspect-Based Quadruple Sentiment Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10065v1
Date: Fri, 15 Mar 2024 07:15:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 18:19:27.868646
Title: Triple GNNs: Introducing Syntactic and Semantic Information for Conversational Aspect-Based Quadruple Sentiment Analysis
Title（参考訳）: Triple GNNs:会話型四重項知覚分析のための構文情報と意味情報の導入
Authors: Binbin Li, Yuqing Li, Siyu Jia, Bingnan Ma, Yu Ding, Zisen Qi, Xingbang Tan, Menghan Guo, Shenghui Liu,
Abstract要約: 本稿では、DiaASQを強化するために、Triple GNNsネットワークを導入する。発話内の構文依存をモデル化するためにGCN(Graph Convolutional Network)と、発話間の相互作用を構築するためにDual Graph Attention Network(DualGAT)を採用している。 2つの標準データセットの実験により、我々のモデルは最先端のベースラインを大きく上回っていることが明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.636033043459789
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Conversational Aspect-Based Sentiment Analysis (DiaASQ) aims to detect quadruples \{target, aspect, opinion, sentiment polarity\} from given dialogues. In DiaASQ, elements constituting these quadruples are not necessarily confined to individual sentences but may span across multiple utterances within a dialogue. This necessitates a dual focus on both the syntactic information of individual utterances and the semantic interaction among them. However, previous studies have primarily focused on coarse-grained relationships between utterances, thus overlooking the potential benefits of detailed intra-utterance syntactic information and the granularity of inter-utterance relationships. This paper introduces the Triple GNNs network to enhance DiaAsQ. It employs a Graph Convolutional Network (GCN) for modeling syntactic dependencies within utterances and a Dual Graph Attention Network (DualGATs) to construct interactions between utterances. Experiments on two standard datasets reveal that our model significantly outperforms state-of-the-art baselines. The code is available at \url{https://github.com/nlperi2b/Triple-GNNs-}.
Abstract（参考訳）: Conversational Aspect-Based Sentiment Analysis (DiaASQ) は、与えられた対話から四重項 \{target, aspects, opinion, sentiment polarity\} を検出することを目的としている。 DiaASQでは、これらの四重項を構成する要素は必ずしも個々の文に限られるのではなく、対話の中で複数の発話にまたがる可能性がある。これは、個々の発話の統語的情報とそれら間の意味的相互作用の両方に重きを置く必要がある。しかし、従来の研究では、発話間の粗粒度の関係に主に焦点を合わせており、詳細な発話内構文情報の潜在的な利点と、発話間関係の粒度を見極めている。本稿では、DiaAsQを強化するために、Triple GNNsネットワークを導入する。発話内の構文依存をモデル化するためにGCN(Graph Convolutional Network)と、発話間の相互作用を構築するためにDual Graph Attention Network(DualGAT)を採用している。 2つの標準データセットの実験により、我々のモデルは最先端のベースラインを大きく上回っていることが明らかとなった。コードは \url{https://github.com/nlperi2b/Triple-GNNs-} で公開されている。

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