EDUレベル注意によるアスペクトベース感情分析【JST・京大機械翻訳】

Lin Ting; Sun Aixin; Wang Yequan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220938952765 整理番号：22P0285147

EDUレベル注意によるアスペクトベース感情分析【JST・京大機械翻訳】

Aspect-based Sentiment Analysis through EDU-level Attentions

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発行年： 2022年02月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月05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)

文章は複数の側面で感情を表現する可能性がある。これらの側面が異なる感情極性と関連する場合,モデルの正確度はしばしば悪影響を受ける。そのようなハード文章における複数の側面は,主に,複数のクラスユースを通して表現され,あるいは,基本的ディスコースユニット(EDU)として形式的に知られており,1つのEDUは,その側面に向けて単一の感情を持つ単一側面を表現する傾向があることを観測した。本論文では,単語とEDUレベルの両方で注意して,文章モデリングにおけるEDU境界を考察することを提案する。特に,著者らは,単語レベルスパース注意を通して,EDUにおける感情を含む単語を強調する。次に,EDUレベルにおいて,EDUレベルスパース注意と直交正則化を用いて,正しい側面に対して右EDUに参加するモデルを強制する。3つのベンチマークデータセットに関する実験は,著者らの単純なEDU-Attentionモデルが最先端のベースラインより優れていることを示した。EDUは高精度で自動的に分割できるので,手動EDU境界アノテーションを必要とせずに,このモデルを文章に直接適用することができる。【JST・京大機械翻訳】

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