単純な教師なし類似性ベースアスペクト抽出【JST・京大機械翻訳】

Vargas Danny Suarez; Pessutto Lucas R. C.; Moreira Viviane Pereira

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202892659792 整理番号：22P0184560

単純な教師なし類似性ベースアスペクト抽出【JST・京大機械翻訳】

Simple Unsupervised Similarity-Based Aspect Extraction

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発行年： 2020年08月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

感情解析の文脈において,評価されているエンティティの特定の側面に焦点を当てたより細かい粒度分析を行う際に関心が高まっている。これは,アスペクト抽出と極性検出の2つのタスクを基本的に含む,アスペクトベースSentiment分析(ABSA)の目標である。第1のタスクは,レビューテキストで言及された側面の発見に責任があり,第2のタスクは,感情方向(正,負,または中立)をその側面に割り当てる。現在,ABSAにおける最先端は,リカレント,畳込みおよび注意ニューラルネットワークのような深層学習法の応用から成る。これらの技術の限界は,それらが多くの訓練データを必要とし,計算的に高価であることである。本論文では,アスペクト抽出のためのSUAExと呼ばれる簡単なアプローチを提案した。SUAExは教師なしであり,単語埋込みの類似性のみに依存する。3つの異なるドメインからのデータセットに関する実験結果は,SUAExが時間の一部で最先端の注意ベースのアプローチを凌駕できる結果を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 人工知能

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