Fugu-MT 論文翻訳(概要): Leveraging Deep Neural Networks for Aspect-Based Sentiment Classification

論文の概要: Leveraging Deep Neural Networks for Aspect-Based Sentiment Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12803v1
Date: Mon, 17 Mar 2025 04:19:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-18 12:35:28.506059
Title: Leveraging Deep Neural Networks for Aspect-Based Sentiment Classification
Title（参考訳）: アスペクトベース知覚分類のためのディープニューラルネットワークの活用
Authors: Chen Li, Debo Cheng, Yasuhiko Morimoto,
Abstract要約: EEGCNは、構文グラフを処理するときに機能の整合性を維持することにより、パフォーマンスを向上させる。双方向長短期メモリ(Bi-LSTM)ネットワークと自己注意型トランスフォーマを併用し,テキストエンコーディングを効果的に行う。 4つのベンチマークデータセットの大規模な評価とアブレーション研究は、EEGCNがアスペクトベースの感情分析を著しく強化することを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9754736060147415
License:
Abstract: Aspect-based sentiment analysis seeks to determine sentiment with a high level of detail. While graph convolutional networks (GCNs) are commonly used for extracting sentiment features, their straightforward use in syntactic feature extraction can lead to a loss of crucial information. This paper presents a novel edge-enhanced GCN, called EEGCN, which improves performance by preserving feature integrity as it processes syntactic graphs. We incorporate a bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM) network alongside a self-attention-based transformer for effective text encoding, ensuring the retention of long-range dependencies. A bidirectional GCN (Bi-GCN) with message passing then captures the relationships between entities, while an aspect-specific masking technique removes extraneous information. Extensive evaluations and ablation studies on four benchmark datasets show that EEGCN significantly enhances aspect-based sentiment analysis, overcoming issues with syntactic feature extraction and advancing the field's methodologies.
Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析は、高いレベルの詳細で感情を決定する。グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は感情特徴の抽出に一般的に用いられているが、それらの構文的特徴抽出における直接的な使用は重要な情報の喪失につながる可能性がある。本稿では,EEGCNと呼ばれる新しいエッジ強化GCNを提案する。双方向長短期メモリ(Bi-LSTM)ネットワークと自己保持型トランスフォーマを併用し,テキストエンコーディングを効果的に行い,長距離依存の維持を確実にする。メッセージパッシングを伴う双方向GCN(Bi-GCN)はエンティティ間の関係をキャプチャし、アスペクト固有のマスキング技術は外部情報を除去する。 4つのベンチマークデータセットの大規模な評価とアブレーション研究は、EEGCNがアスペクトベースの感情分析を著しく強化し、構文的特徴抽出の問題とフィールドの方法論の進歩を克服していることを示している。

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