論文の概要: Amplifying Aspect-Sentence Awareness: A Novel Approach for Aspect-Based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13013v2
• Date: Sat, 26 Oct 2024 21:09:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:35.568482
• Title: Amplifying Aspect-Sentence Awareness: A Novel Approach for Aspect-Based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: アスペクト・センス・アウェアネスの増幅:アスペクト・ベース・センシティメント・アナリティクスのための新しいアプローチ
• Authors: Adamu Lawan, Juhua Pu, Haruna Yunusa, Jawad Muhammad, Aliyu Umar,
• Abstract要約: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は自然言語処理(NLP)においてますます重要になっている ABSAは、テキストで言及されている特定の側面に関する感情を抽出することによって、従来の感情分析を越えている。 A3SN(Amplifying Aspect-Sentence Awareness)は,アスペクト・センス・アウェアネスを増幅することでABSAを強化する技術である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9045498954705886
• License:
• Abstract: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) is increasingly crucial in Natural Language Processing (NLP) for applications such as customer feedback analysis and product recommendation systems. ABSA goes beyond traditional sentiment analysis by extracting sentiments related to specific aspects mentioned in the text; existing attention-based models often need help to effectively connect aspects with context due to language complexity and multiple sentiment polarities in a single sentence. Recent research underscores the value of integrating syntactic information, such as dependency trees, to understand long-range syntactic relationships better and link aspects with context. Despite these advantages, challenges persist, including sensitivity to parsing errors and increased computational complexity when combining syntactic and semantic information. To address these issues, we propose Amplifying Aspect-Sentence Awareness (A3SN), a novel technique designed to enhance ABSA through amplifying aspect-sentence awareness attention. Following the transformer's standard process, our innovative approach incorporates multi-head attention mechanisms to augment the model with sentence and aspect semantic information. We added another multi-head attention module: amplify aspect-sentence awareness attention. By doubling its focus between the sentence and aspect, we effectively highlighted aspect importance within the sentence context. This enables accurate capture of subtle relationships and dependencies. Additionally, gated fusion integrates feature representations from multi-head and amplified aspect-sentence awareness attention mechanisms, which is essential for ABSA. Experimental results across three benchmark datasets demonstrate A3SN's effectiveness and outperform state-of-the-art (SOTA) baseline models.
• Abstract（参考訳）: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、顧客フィードバック分析や製品レコメンデーションシステムといったアプリケーションにおいて、自然言語処理(NLP)においてますます重要になっている。 ABSAは、テキストで言及されている特定の側面に関する感情を抽出することで、従来の感情分析を超越している。 最近の研究は、依存関係木のような構文情報を統合することで、長距離構文関係をよりよく理解し、文脈とアスペクトを結びつけることの価値を浮き彫りにしている。 これらの利点にもかかわらず、構文情報と意味情報を組み合わせた場合、エラー解析への感受性や計算複雑性の増加といった課題が続いている。 これらの課題に対処するために,アスペクト・センス・アウェアネス(A3SN)を増幅し,アスペクト・センス・アウェアネスを増幅する新しい手法を提案する。 トランスフォーマーの標準的なプロセスに従って、我々の革新的なアプローチはマルチヘッドアテンション機構を導入し、文とアスペクトセマンティック情報でモデルを増強する。 また、アスペクト・センスの注意を増幅するマルチヘッドアテンションモジュールも追加しました。 文とアスペクトの焦点を2倍にすることで、文コンテキストにおけるアスペクトの重要性を効果的に強調した。 これにより、微妙な関係や依存関係を正確にキャプチャできる。 さらに、ゲート融合は、ABSAに不可欠なマルチヘッドおよび増幅アスペクト・センス・アテンション・アテンション・アテンション・メカニズムから特徴表現を統合する。 3つのベンチマークデータセットに対する実験結果は、A3SNの有効性と、SOTA(State-of-the-art)ベースラインモデルよりも優れていることを示している。

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