Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Aspect-Based Sentiment Analysis through Deep Learning Models

論文の概要: Advancing Aspect-Based Sentiment Analysis through Deep Learning Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03259v3
Date: Mon, 9 Sep 2024 05:27:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-11 03:02:27.785366
Title: Advancing Aspect-Based Sentiment Analysis through Deep Learning Models
Title（参考訳）: 深層学習モデルによるアスペクトベース感性分析の促進
Authors: Chen Li, Huidong Tang, Jinli Zhang, Xiujing Guo, 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。実験結果から,SentiSysを用いたアスペクトベース感情分析の性能向上が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0064131990718606
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Aspect-based sentiment analysis predicts 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 on four benchmark datasets. The experimental results demonstrate enhanced performance in aspect-based sentiment analysis with the use of SentiSys.
Abstract（参考訳）: アスペクトに基づく感情分析は微粒度で感情極性を予測する。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, 構文的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して広範囲な評価実験を行った。実験結果から,SentiSysを用いたアスペクトベース感情分析の性能向上が示された。

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