論文の概要: Train Once for All: A Transitional Approach for Efficient Aspect Sentiment Triplet Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00208v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 19:10:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 21:11:21.624826
• Title: Train Once for All: A Transitional Approach for Efficient Aspect Sentiment Triplet Extraction
• Title（参考訳）: 全列車:効率的なアスペクト・センチメント・トリプレット抽出のための過渡的アプローチ
• Authors: Xinmeng Hou, Lingyue Fu, Chenhao Meng, Hai Hu,
• Abstract要約: 本稿では,トークンレベルのバイアスを緩和し,位置認識のアスペクト-オピニオン関係を捉えるトランジションベースのパイプラインを提案する。 融合データセットとコントラスト学習最適化を用いることで、ロバストなアクションパターンを学習し、個別のサブタスクを共同で最適化することができる。 その結果,本モデルがASTEタスクとAOPEタスクの両方で最高の性能を達成し,F1尺度の少なくとも6.98%の精度で最先端の手法よりも優れた結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.273286522350748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aspect-Opinion Pair Extraction (AOPE) and Aspect Sentiment Triplet Extraction (ASTE) have gained significant attention in natural language processing. However, most existing methods are a pipelined framework, which extracts aspects/opinions and identifies their relations separately, leading to a drawback of error propagation and high time complexity. Towards this problem, we propose a transition-based pipeline to mitigate token-level bias and capture position-aware aspect-opinion relations. With the use of a fused dataset and contrastive learning optimization, our model learns robust action patterns and can optimize separate subtasks jointly, often with linear-time complexity. The results show that our model achieves the best performance on both the ASTE and AOPE tasks, outperforming the state-of-the-art methods by at least 6.98\% in the F1 measure. The code is available at https://github.com/Paparare/trans_aste.
• Abstract（参考訳）: AOPE(Aspect-Opinion Pair extract)とASTE(Aspect Sentiment Triplet extract)は自然言語処理において大きな注目を集めている。 しかし、既存のほとんどのメソッドはパイプライン化されたフレームワークであり、アスペクト/オピニオンを抽出し、それらの関係を別々に識別する。 そこで本稿では,トークンレベルのバイアスを緩和し,位置認識型アスペクト-オピニオン関係を捕捉するトランジションベースのパイプラインを提案する。 融合したデータセットと対照的な学習最適化を用いることで、我々のモデルは堅牢なアクションパターンを学習し、しばしば線形時間複雑性とともに、個別のサブタスクを共同で最適化することができる。 その結果,本モデルがASTEタスクとAOPEタスクの両方で最高の性能を達成し,F1尺度の少なくとも6.98倍の精度で最先端の手法よりも優れた結果が得られた。 コードはhttps://github.com/Paparare/trans_aste.comで公開されている。

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