論文の概要: OTESGN: Optimal Transport-Enhanced Syntactic-Semantic Graph Networks for Aspect-Based Sentiment Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08612v2
- Date: Thu, 11 Sep 2025 02:55:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-12 11:47:11.904724
- Title: OTESGN: Optimal Transport-Enhanced Syntactic-Semantic Graph Networks for Aspect-Based Sentiment Analysis
- Title（参考訳）: OTESGN:Aspect-Based Sentiment Analysisのための最適輸送強化構文グラフネットワーク
- Authors: Xinfeng Liao, Xuanqi Chen, Lianxi Wang, Jiahuan Yang, Zhuowei Chen, Ziying Rong,
- Abstract要約: アスペクトベースの感情分析は、アスペクト項を特定し、その感情極性を決定することを目的としている。
本稿では,構造的および分布的信号の統合モデルであるOTESGN(Optimal Transport-Enhanced Syntactic-Semantic Graph Network)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.444885665589783
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) aims to identify aspect terms and determine their sentiment polarity. While dependency trees combined with contextual semantics provide structural cues, existing approaches often rely on dot-product similarity and fixed graphs, which limit their ability to capture nonlinear associations and adapt to noisy contexts. To address these limitations, we propose the Optimal Transport-Enhanced Syntactic-Semantic Graph Network (OTESGN), a model that jointly integrates structural and distributional signals. Specifically, a Syntactic Graph-Aware Attention module models global dependencies with syntax-guided masking, while a Semantic Optimal Transport Attention module formulates aspect-opinion association as a distribution matching problem solved via the Sinkhorn algorithm. An Adaptive Attention Fusion mechanism balances heterogeneous features, and contrastive regularization enhances robustness. Extensive experiments on three benchmark datasets (Rest14, Laptop14, and Twitter) demonstrate that OTESGN delivers state-of-the-art performance. Notably, it surpasses competitive baselines by up to +1.30 Macro-F1 on Laptop14 and +1.01 on Twitter. Ablation studies and visualization analyses further highlight OTESGN's ability to capture fine-grained sentiment associations and suppress noise from irrelevant context.
- Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、アスペクト項を特定し、感情の極性を決定することを目的としている。
依存木と文脈意味論が組み合わさって構造的な手がかりを与える一方で、既存のアプローチはドット積の類似性と固定グラフに依存することが多く、これは非線型な関連を捉え、ノイズのある文脈に適応する能力を制限する。
これらの制約に対処するため,構造的および分布的信号の統合モデルであるOTESGN(Optimal Transport-Enhanced Syntactic-Semantic Graph Network)を提案する。
具体的には、Syntactic Graph-Aware Attentionモジュールは、構文誘導マスキングによるグローバル依存関係をモデル化し、Semantic Optimal Transport Attentionモジュールは、Sinkhornアルゴリズムによって解決された分散マッチング問題としてアスペクト-オピニオンアソシエーションを定式化する。
アダプティブ・アテンション・フュージョン(Adaptive Attention Fusion)メカニズムは異種特徴のバランスをとり、対照的な正則化はロバスト性を高める。
3つのベンチマークデータセット(Rest14、Laptop14、Twitter)に対する大規模な実験は、OTESGNが最先端のパフォーマンスを提供することを示した。
特に、Laptop14では最大+1.30 Macro-F1、Twitterでは+1.01という競争ベースラインを超えている。
アブレーション研究と可視化分析は、OTESGNが微粒な感情関係を捉え、無関係な文脈からノイズを抑える能力をさらに強調している。
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