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。
関連論文リスト
- A Hybrid Approach To Aspect Based Sentiment Analysis Using Transfer Learning [3.30307212568497]
本稿では,移動学習を用いたアスペクトベース感性分析のためのハイブリッド手法を提案する。
このアプローチは、大きな言語モデル(LLM)と従来の構文的依存関係の両方の長所を利用して、弱い教師付きアノテーションを生成することに焦点を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T23:02:33Z) - A Novel Energy based Model Mechanism for Multi-modal Aspect-Based
Sentiment Analysis [85.77557381023617]
マルチモーダル感情分析のための新しいフレームワークDQPSAを提案する。
PDQモジュールは、プロンプトをビジュアルクエリと言語クエリの両方として使用し、プロンプト対応の視覚情報を抽出する。
EPEモジュールはエネルギーベースモデルの観点から解析対象の境界ペアリングをモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T12:00:46Z) - Syntax-Informed Interactive Model for Comprehensive Aspect-Based
Sentiment Analysis [0.0]
総合ABSAのためのシンタクティック・依存性強化マルチタスクインタラクション・アーキテクチャ(SDEMTIA)を提案する。
我々のアプローチは、SDEIN(Syntactic Dependency Embedded Interactive Network)を用いた構文知識(依存関係と型)を革新的に活用する。
また,学習効率を高めるために,マルチタスク学習フレームワークに,新規で効率的なメッセージパッシング機構を組み込んだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T16:03:22Z) - MFPNet: Multi-scale Feature Propagation Network For Lightweight Semantic
Segmentation [5.58363644107113]
マルチスケール特徴伝達ネットワーク(Net)と呼ばれる,新しい軽量セグメンテーションアーキテクチャを提案する。
フレキシブル・ボトルネック・残差モジュール(BRM)からなる対称残差ブロックを有するロバスト・デコーダ構造を設計する。
遅延長範囲のコンテキスト関係をモデル化する能力の利点を生かして、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を活用し、BRMブロック間のマルチスケールフィーチャの伝搬を容易にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-10T02:02:29Z) - Capturing Spectral and Long-term Contextual Information for Speech
Emotion Recognition Using Deep Learning Techniques [0.0]
本研究では,テキストデータ処理のためのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)と,音声信号解析のためのHuBERT変換器を組み合わせたアンサンブルモデルを提案する。
GCNとHuBERTを組み合わせることで、我々のアンサンブルモデルは両方のアプローチの強みを利用することができる。
その結果, 合成モデルが従来の手法の限界を克服し, 音声からの感情認識の精度が向上することが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-04T06:20:42Z) - Multi-Grained Multimodal Interaction Network for Entity Linking [65.30260033700338]
マルチモーダルエンティティリンクタスクは、マルチモーダル知識グラフへの曖昧な言及を解決することを目的としている。
MELタスクを解決するための新しいMulti-Grained Multimodal InteraCtion Network $textbf(MIMIC)$ frameworkを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-19T02:11:19Z) - SpatioTemporal Focus for Skeleton-based Action Recognition [66.8571926307011]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は骨格に基づく行動認識において広く採用されている。
近年提案されている骨格に基づく行動認識法の性能は以下の要因によって制限されていると論じる。
近年の注目機構に着想を得て,アクション関連関係情報を取得するためのマルチグラインド・コンテキスト集中モジュール MCF を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-31T02:45:24Z) - Group Gated Fusion on Attention-based Bidirectional Alignment for
Multimodal Emotion Recognition [63.07844685982738]
本稿では、LSTM隠蔽状態上の注目に基づく双方向アライメントネットワークで構成されるGBAN(Gated Bidirectional Alignment Network)と呼ばれる新しいモデルを提案する。
LSTMの最後の隠れ状態よりもアテンション整列表現の方が有意に優れていたことを実証的に示す。
提案したGBANモデルは、IEMOCAPデータセットにおける既存の最先端マルチモーダルアプローチよりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-17T09:46:59Z) - Multi-Scale Semantics-Guided Neural Networks for Efficient
Skeleton-Based Human Action Recognition [140.18376685167857]
スケルトンに基づく行動認識には,単純なマルチスケールセマンティクス誘導ニューラルネットワークが提案されている。
MS-SGNは、NTU60、NTU120、SYSUデータセットの最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-07T03:50:50Z) - A Dependency Syntactic Knowledge Augmented Interactive Architecture for
End-to-End Aspect-based Sentiment Analysis [73.74885246830611]
エンドツーエンドABSAのためのマルチタスク学習を用いた対話型アーキテクチャを新たに提案する。
このモデルは、よく設計された依存性関係埋め込みグラフ畳み込みネットワーク(DreGcn)を活用することで、構文知識(依存性関係と型)を完全に活用することができる。
3つのベンチマークデータセットの大規模な実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-04T14:59:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。