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J-GLOBAL ID：202202227958691770   整理番号：22A0697060

エンド2エンドアスペクトベース感情解析のための検索および編集領域適応【JST・京大機械翻訳】

Retrieve-and-Edit Domain Adaptation for End2End Aspect Based Sentiment Analysis

著者 (2件)： Chen Zhuang (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, Hubei, China) ,  Qian Tieyun (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, Hubei, China)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing  (IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing)
巻： 30  ページ： 659-672  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0508B  ISSN： 2329-9290  CODEN： ITASFA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エンドツーエンド側面ベース感情分析(E2E-ABSA)は,意見レビューのために,アスペクト用語を共同抽出して,アスペクトレベル感情を予測することを目的とする。教師つき方法はE2E-ABSAタスクに対して有効性を示すが,アノテーションコストは細粒ラベルの必要性により非常に高い。最近の試みは,ドメイン適応技術を用いてこの問題を軽減し,単語レベルの共通知識をドメインにわたって転送する。しかし,ドメイン適応における最大の課題,すなわち,ターゲット「ラプトップ」ドメインに対するソース「Restaurant」におけるpizzaのようなドメイン特異的単語を転送する方法は解決されていない。本論文では,検索および編集方法でドメイン固有ソース単語の転送性を強化することにより,この問題に対処する新しいドメイン適応法を提案した。具体的には,すべてのソース語に対して,まず,それらの構文的および意味的役割を介してラベルなしターゲットデータから移動可能なプロトタイプを検索した。次に,プロトタイプで運ばれる知識を吸収することによって,それらの移動可能性を強化するためにソース単語を編集した。最後に,クロスドメインアスペクト抽出とアスペクトレベル感情分類を共同で達成するためのエンドツーエンドフレームワークを設計した。4つの実世界データセットに関する広範な実験を行った。結果は,移動可能なプロトタイプを導入することによって,著者らの方法が最先端の方法を著しく上回り,最良のベースラインで絶対3.95%F1増加を達成することを証明した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 感情 ,  分類 ,  適応 ,  知識 ,  文法 ,  エンドツーエンド方式 ,  役割 ,  基準線 ,  有効性 ,  *単語 ,  アノテーション ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 構文 ,  感情分類 ,  感情分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 感情 ,  解析 ,  検索 ,  編集 ,  適応