論文の概要: MambaForGCN: Enhancing Long-Range Dependency with State Space Model and Kolmogorov-Arnold Networks for Aspect-Based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10347v1
- Date: Sun, 14 Jul 2024 22:23:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 16:40:16.540165
- Title: MambaForGCN: Enhancing Long-Range Dependency with State Space Model and Kolmogorov-Arnold Networks for Aspect-Based Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: MambaForGCN: Aspect-Based Sentiment Analysisのための状態空間モデルとKolmogorov-Arnoldネットワークによる長距離依存性の強化
- Authors: Adamu Lawan, Juhua Pu, Haruna Yunusa, Aliyu Umar, Muhammad Lawan,
- Abstract要約: ABSAにおけるアスペクトと意見語間の短距離および長距離の依存関係を高める新しいアプローチであるMambaForGCNを提案する。
3つのベンチマークデータセットの実験結果は、MambaForGCNの有効性を示し、最先端(SOTA)ベースラインモデルを上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6885635732944716
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aspect-based sentiment Analysis (ABSA) identifies and evaluates sentiments toward specific aspects of entities within text, providing detailed insights beyond overall sentiment. However, Attention mechanisms and neural network models struggle with syntactic constraints, and the quadratic complexity of attention mechanisms hinders their adoption for capturing long-range dependencies between aspect and opinion words in ABSA. This complexity can lead to the misinterpretation of irrelevant con-textual words, restricting their effectiveness to short-range dependencies. Some studies have investigated merging semantic and syntactic approaches but face challenges in effectively integrating these methods. To address the above problems, we present MambaForGCN, a novel approach to enhance short and long-range dependencies between aspect and opinion words in ABSA. This innovative approach incorporates syntax-based Graph Convolutional Network (SynGCN) and MambaFormer (Mamba-Transformer) modules to encode input with dependency relations and semantic information. The Multihead Attention (MHA) and Mamba blocks in the MambaFormer module serve as channels to enhance the model with short and long-range dependencies between aspect and opinion words. We also introduce the Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) gated fusion, an adaptively integrated feature representation system combining SynGCN and MambaFormer representations. Experimental results on three benchmark datasets demonstrate MambaForGCN's effectiveness, outperforming state-of-the-art (SOTA) baseline models.
- Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、テキスト内のエンティティの特定の側面に対する感情を特定し、評価し、全体的な感情を超えた詳細な洞察を提供する。
しかし、注意機構とニューラルネットワークモデルは、統語的制約に悩まされており、注意機構の二次的な複雑さは、ABSAにおけるアスペクトと意見語の間の長距離依存関係をキャプチャするための採用を妨げる。
この複雑さは、無関係なコンテクストの単語の誤解釈を招き、その効果を短距離依存に制限する。
いくつかの研究は、意味論的アプローチと構文的アプローチの融合について研究しているが、これらの手法を効果的に統合する上での課題に直面している。
上記の問題に対処するため、ABSAにおけるアスペクトと意見語間の短距離および長距離依存関係を強化する新しいアプローチであるMambaForGCNを提案する。
この革新的なアプローチは、構文ベースのGraph Convolutional Network(SynGCN)とMambaFormer(Mamba-Transformer)モジュールを組み込んで、依存関係や意味情報による入力をエンコードする。
MHA(Multihead Attention)とMambaFormerモジュールのブロックは、アスペクトと意見語間の短距離および長距離の依存関係でモデルを拡張するためのチャネルとして機能する。
我々はまた、SynGCNとMambaFormer表現を組み合わせた適応的に統合された特徴表現システムであるKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)ゲート融合についても紹介する。
3つのベンチマークデータセットの実験結果は、MambaForGCNの有効性を示し、最先端(SOTA)ベースラインモデルを上回っている。
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