論文の概要: Multi-View Attention Syntactic Enhanced Graph Convolutional Network for Aspect-based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15968v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 11:26:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:35.673005
• Title: Multi-View Attention Syntactic Enhanced Graph Convolutional Network for Aspect-based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: Aspect-based Sentiment Analysisのためのマルチビューアテンションシンタクティック強化グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Xiang Huang, Hao Peng, Shuo Sun, Zhifeng Hao, Hui Lin, Shuhai Wang,
• Abstract要約: Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) は、文中のアスペクトワードの感情極性を予測するタスクである。 近年, グラフニューラルネットワーク(GNN)を導入して, 依存ツリーの構文構造情報を取得することが, ABSAの強化に有効なパラダイムであることが証明されている。 そこで本稿では,注目機構を用いた多視点統合グラフ畳み込みネットワーク(MASGCN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.68786386700902
• License:
• Abstract: Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) is the task aimed at predicting the sentiment polarity of aspect words within sentences. Recently, incorporating graph neural networks (GNNs) to capture additional syntactic structure information in the dependency tree derived from syntactic dependency parsing has been proven to be an effective paradigm for boosting ABSA. Despite GNNs enhancing model capability by fusing more types of information, most works only utilize a single topology view of the dependency tree or simply conflate different perspectives of information without distinction, which limits the model performance. To address these challenges, in this paper, we propose a new multi-view attention syntactic enhanced graph convolutional network (MASGCN) that weighs different syntactic information of views using attention mechanisms. Specifically, we first construct distance mask matrices from the dependency tree to obtain multiple subgraph views for GNNs. To aggregate features from different views, we propose a multi-view attention mechanism to calculate the attention weights of views. Furthermore, to incorporate more syntactic information, we fuse the dependency type information matrix into the adjacency matrices and present a structural entropy loss to learn the dependency type adjacency matrix. Comprehensive experiments on four benchmark datasets demonstrate that our model outperforms state-of-the-art methods. The codes and datasets are available at https://github.com/SELGroup/MASGCN.
• Abstract（参考訳）: Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) は、文中のアスペクトワードの感情極性を予測するタスクである。 近年, グラフニューラルネットワーク(GNN)を導入して, ABSAの強化に有効なパラダイムであることが証明されている。 GNNは、より多くの種類の情報を融合することによってモデル能力を向上させるが、ほとんどの研究は、依存ツリーの1つのトポロジビューを利用するか、区別なしに情報の異なる視点を分割するだけで、モデルの性能が制限される。 これらの課題に対処するため,本論文では,注目機構を用いたビューの構文情報を重み付けする,マルチビュー・アテンション・シンタクティック拡張グラフ畳み込みネットワーク(MASGCN)を提案する。 具体的には、まず依存木から距離マスク行列を構築し、GNNの複数のサブグラフビューを得る。 異なる視点から特徴を集約するために,視点の注目重みを計算する多視点アテンション機構を提案する。 さらに、より構文的な情報を組み込むために、依存型情報行列を隣接行列に融合し、従属型情報行列を学習するための構造エントロピー損失を示す。 4つのベンチマークデータセットの総合的な実験により、我々のモデルは最先端の手法より優れていることが示された。 コードとデータセットはhttps://github.com/SELGroup/MASGCN.comで公開されている。

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