論文の概要: DESS: DeBERTa Enhanced Syntactic-Semantic Aspect Sentiment Triplet Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10577v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:58:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.941213
• Title: DESS: DeBERTa Enhanced Syntactic-Semantic Aspect Sentiment Triplet Extraction
• Title（参考訳）: DESS: DeBERTa による構文・意味的感覚三重項抽出
• Authors: Vishal Thenuwara, Nisansa de Silva,
• Abstract要約: 私たちは、DeBERTaの強化されたアテンションメカニズムを統合することで、以前の作業の上に構築された新しいアプローチであるDESSを紹介します。 DeBERTaは、LSTMチャネルと連携して、意味と文法の両方をテキストで処理する、二重チャネル構造を維持している。 DESSは現在の手法よりも有意義な改善を示し、F1スコアは4.85, 8.36, 2.42でアスペクトの意見対を特定し、感情を正確に決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.256381443503838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fine-grained sentiment analysis faces ongoing challenges in Aspect Sentiment Triple Extraction (ASTE), particularly in accurately capturing the relationships between aspects, opinions, and sentiment polarities. While researchers have made progress using BERT and Graph Neural Networks, the full potential of advanced language models in understanding complex language patterns remains unexplored. We introduce DESS, a new approach that builds upon previous work by integrating DeBERTa's enhanced attention mechanism to better understand context and relationships in text. Our framework maintains a dual-channel structure, where DeBERTa works alongside an LSTM channel to process both meaning and grammatical patterns in text. We have carefully refined how these components work together, paying special attention to how different types of language information interact. When we tested DESS on standard datasets, it showed meaningful improvements over current methods, with F1-score increases of 4.85, 8.36, and 2.42 in identifying aspect opinion pairs and determining sentiment accurately. Looking deeper into the results, we found that DeBERTa's sophisticated attention system helps DESS handle complicated sentence structures better, especially when important words are far apart. Our findings suggest that upgrading to more advanced language models when thoughtfully integrated, can lead to real improvements in how well we can analyze sentiments in text. The implementation of our approach is publicly available at: https://github.com/VishalRepos/DESS.
• Abstract（参考訳）: 微粒な感情分析は、特にアスペクト、意見、感情の極性の関係を正確に把握する上で、Aspect Sentiment Triple extract (ASTE) において進行中の課題に直面している。 BERT と Graph Neural Networks を用いた研究は進んでいるが、複雑な言語パターンを理解するための高度な言語モデルの可能性は、まだ明らかになっていない。 私たちは、DeBERTaの強化されたアテンションメカニズムを統合して、テキストのコンテキストや関係をよりよく理解することで、従来の作業の上に構築された新しいアプローチであるDESSを紹介します。 DeBERTaは、LSTMチャネルと連携して、意味と文法の両方をテキストで処理する、二重チャネル構造を維持している。 私たちはこれらのコンポーネントがどのように連携するかを慎重に検討し、異なるタイプの言語情報がどのように相互作用するかに特に注意を払っています。 標準データセット上でDESSをテストすると、F1スコアが4.85, 8.36, 2.42に増加し、アスペクトの意見ペアを特定し、感情を正確に決定するなど、現在の手法よりも有意義な改善が見られた。 DeBERTaの高度なアテンションシステムは、特に重要な単語が離れている場合、DESSが複雑な文構造をよりよく扱うのに役立ちます。 この結果から,より高度な言語モデルへのアップグレードが,テキストの感情分析の精度向上につながることが示唆された。 このアプローチの実装は、https://github.com/VishalRepos/DESS.comで公開されています。

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