論文の概要: Enhancing the Performance of Aspect-Based Sentiment Analysis Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03259v2
• Date: Fri, 19 Apr 2024 07:30:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 17:23:46.484565
• Title: Enhancing the Performance of Aspect-Based Sentiment Analysis Systems
• Title（参考訳）: アスペクトベース感性分析システムの性能向上
• Authors: Chen Li, Huidong Tang, Peng Ju, Debo Cheng, Yasuhiko Morimoto,
• Abstract要約: 本研究では,セティシィス(SentiSys)と呼ばれる革新的なエッジ強化GCNを導入し,無傷な特徴情報を保存しながら構文グラフをナビゲートする。 その結果,SentiSysを用いたアスペクトベース感情分析では,常に改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2452588124825805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis aims to predict sentiment polarity with fine granularity. While Graph Convolutional Networks (GCNs) are widely utilized for sentimental feature extraction, their naive application for syntactic feature extraction can compromise information preservation. This study introduces an innovative edge-enhanced GCN, named SentiSys, to navigate the syntactic graph while preserving intact feature information, leading to enhanced performance. Specifically,we first integrate a bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM) network and a self-attention-based transformer. This combination facilitates effective text encoding, preventing the loss of information and predicting long dependency text. A bidirectional GCN (Bi-GCN) with message passing is then employed to encode relationships between entities. Additionally, unnecessary information is filtered out using an aspect-specific masking technique. To validate the effectiveness of our proposed model, we conduct extensive evaluation experiments and ablation studies on four benchmark datasets. The results consistently demonstrate improved performance in aspect-based sentiment analysis when employing SentiSys. This approach successfully addresses the challenges associated with syntactic feature extraction, highlighting its potential for advancing sentiment analysis methodologies.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析は、微粒度で感情極性を予測することを目的としている。 グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は感傷的特徴抽出に広く利用されているが、その直感的な特徴抽出への応用は情報保存を損なう可能性がある。 本研究では,改良されたエッジ強化GCNであるSentiSysを導入し,特徴情報を保存しながら構文グラフをナビゲートし,性能を向上する。 具体的には、まず双方向長短期メモリ(Bi-LSTM)ネットワークと自己注意型トランスフォーマーを統合する。 この組み合わせは効果的なテキストエンコーディングを促進し、情報の喪失を防ぎ、長い依存テキストを予測する。 次に、メッセージパッシングを伴う双方向GCN(Bi-GCN)を使用して、エンティティ間の関係をエンコードする。 さらに、アスペクト固有のマスキング技術を用いて不要な情報をフィルタリングする。 提案モデルの有効性を検証するため,4つのベンチマークデータセットに対する広範囲な評価実験とアブレーション研究を行った。 その結果,SentiSysを用いたアスペクトベース感情分析では,常に改善が見られた。 本手法は,構文的特徴抽出に関わる課題に対処し,感情分析手法の進歩の可能性を強調した。

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