論文の概要: STAR: Stepwise Task Augmentation and Relation Learning for Aspect Sentiment Quad Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16093v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 14:41:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:35.025339
• Title: STAR: Stepwise Task Augmentation and Relation Learning for Aspect Sentiment Quad Prediction
• Title（参考訳）: STAR:Aspect Sentiment Quad Predictionのためのステップワイズタスク拡張と関係学習
• Authors: Wenna Lai, Haoran Xie, Guandong Xu, Qing Li,
• Abstract要約: アスペクトベース感情分析(ABSA)は、アスペクト項、アスペクトカテゴリー、意見項、感情極性を含む4つの感情要素を特定することを目的としている。 最も困難なタスクであるアスペクト感情クワッド予測(ASQP)は、これらの要素を同時に予測し、異なる感情要素を正確に結合することの難しさを妨げます。 人間の推論に触発された戦略であるSTAR(Stepwise Task Augmentation and Relation Learning)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.836998294161834
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• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) aims to identify four sentiment elements, including aspect term, aspect category, opinion term, and sentiment polarity. These elements construct the complete picture of sentiments. The most challenging task, aspect sentiment quad prediction (ASQP), predicts these elements simultaneously, hindered by difficulties in accurately coupling different sentiment elements. A key challenge is insufficient annotated data that limits the capability of models in semantic understanding and reasoning about quad prediction. To address this, we propose stepwise task augmentation and relation learning (STAR), a strategy inspired by human reasoning. STAR constructs auxiliary data to learn quadruple relationships incrementally by augmenting with pairwise and overall relation tasks derived from training data. By encouraging the model to infer causal relationships among sentiment elements without requiring additional annotations, STAR effectively enhances quad prediction. Extensive experiments demonstrate the proposed STAR exhibits superior performance on four benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース感情分析(ABSA)は、アスペクト項、アスペクトカテゴリー、意見項、感情極性を含む4つの感情要素を特定することを目的としている。 これらの要素は感情の全体像を構成する。 最も困難なタスクであるアスペクト感情クワッド予測(ASQP)は、これらの要素を同時に予測し、異なる感情要素を正確に結合することの難しさを妨げます。 重要な課題は、セマンティックな理解とクワッド予測に関する推論におけるモデルの能力を制限する、アノテートされたデータ不足である。 これを解決するために,人間の推論に触発された戦略であるSTAR(Stepwise Task Augmentation and Relation Learning)を提案する。 STARは、トレーニングデータから得られるペアワイドおよび全体的な関係タスクを増強することにより、4倍関係を漸進的に学習する補助データを構築する。 追加アノテーションを必要とせずに感情要素間の因果関係を推論するようモデルに促すことで、STARはクアッド予測を効果的に強化する。 大規模な実験では、提案したSTARは4つのベンチマークデータセットで優れた性能を示す。

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