論文の概要: Make Compound Sentences Simple to Analyze: Learning to Split Sentences for Aspect-based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02297v1
- Date: Thu, 3 Oct 2024 08:27:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 04:12:15.157817
- Title: Make Compound Sentences Simple to Analyze: Learning to Split Sentences for Aspect-based Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: 複合文を解析しやすくする: アスペクトに基づく知覚分析のための文分割学習
- Authors: Yongsik Seo, Sungwon Song, Ryang Heo, Jieyong Kim, Dongha Lee,
- Abstract要約: Aspect Term Oriented Sentence Splitter (ATOSS) を提案する。
プラグアンドプレイモジュールとして,ABSAモデルのパラメータを保持するとともに,入力文中の本質的な意図を識別しやすくする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.614424658292277
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the domain of Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), generative methods have shown promising results and achieved substantial advancements. However, despite these advancements, the tasks of extracting sentiment quadruplets, which capture the nuanced sentiment expressions within a sentence, remain significant challenges. In particular, compound sentences can potentially contain multiple quadruplets, making the extraction task increasingly difficult as sentence complexity grows. To address this issue, we are focusing on simplifying sentence structures to facilitate the easier recognition of these elements and crafting a model that integrates seamlessly with various ABSA tasks. In this paper, we propose Aspect Term Oriented Sentence Splitter (ATOSS), which simplifies compound sentence into simpler and clearer forms, thereby clarifying their structure and intent. As a plug-and-play module, this approach retains the parameters of the ABSA model while making it easier to identify essential intent within input sentences. Extensive experimental results show that utilizing ATOSS outperforms existing methods in both ASQP and ACOS tasks, which are the primary tasks for extracting sentiment quadruplets.
- Abstract（参考訳）: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)の分野では、生成法は有望な結果を示し、実質的な進歩を遂げている。
しかし、これらの進歩にもかかわらず、文中のニュアンスされた感情表現をキャプチャする感情四重項を抽出する作業は、依然として重大な課題である。
特に、複合文は複数の四重項を含む可能性があるため、文の複雑さが増大するにつれて、抽出作業がますます困難になる。
この問題に対処するため、これらの要素の認識を容易にするために文構造を簡素化し、様々なABSAタスクとシームレスに統合するモデルを構築することに重点を置いている。
本稿では、複合文をよりシンプルで明確な形式に単純化し、その構造と意図を明確にするアスペクト・ターム・オリエント・センテンス・スプリッター(ATOSS)を提案する。
プラグアンドプレイモジュールとして,ABSAモデルのパラメータを保持するとともに,入力文中の本質的な意図を識別しやすくする。
ATOSSの利用は、感情四重項抽出の主課題であるASQPタスクとACOSタスクの両方において、既存の手法よりも優れていた。
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