文献

J-GLOBAL ID：202202273126257282   整理番号：22A0925187

アスペクト感情三重項を収穫するためのスパン共有結合抽出フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A span-sharing joint extraction framework for harvesting aspect sentiment triplets

著者 (5件)： Li You (Guangxi Key Laboratory of Trusted Software, Guilin University of Electronic Technology, 541004, China) ,  Lin Yongdong (Guangxi Key Laboratory of Trusted Software, Guilin University of Electronic Technology, 541004, China) ,  Lin Yuming (Guangxi Key Laboratory of Trusted Software, Guilin University of Electronic Technology, 541004, China) ,  Chang Liang (Guangxi Key Laboratory of Trusted Software, Guilin University of Electronic Technology, 541004, China) ,  Zhang Huibing (Guangxi Key Laboratory of Trusted Software, Guilin University of Electronic Technology, 541004, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 242  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アスペクト感情三重項抽出(ASTE)は,アスペクトベース感情解析(ABSA)の最も最近のサブタスクであり,アスペクト項,意見項およびそれらの関連感情の三重項を抽出することにより,ABSAに対する完全な解を提供することを目的とする。しかしながら,ASTEに対する以前のパイプライン手法は,異なるサブタスクにおける誤り伝搬に悩まされ,以前のタグ付けベースジョイント抽出手法は,文章におけるアスペクト項と意見単語の間の1対1および1対1関係を扱うことができない。これに取り組むために,エンドツーエンド方式で文章からアスペクト感情三重項を抽出するためのスパン共有結合抽出(SSJE)フレームワークを提案した。このフレームワークにおいて,アスペクトに関する感情と組み合わせたアスペクト項と対応する意見項(s)を,誤差伝播を避けるために最後の段階で同時に同定した。同時に,全ての可能な候補スパンは,アスペクト項と意見項によって共有され,多重語エンティティの問題とアスペクト項と意見項の間の複雑な関係を扱う。SSJEの有効性を検証するために,2つのベンチマークデータセット上で広範な実験を行った。実験結果は,提案したSSJEがASTEタスクだけでなく,アスペクト-オピニオンペアを抽出するための最先端の性能を達成することを実証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  データ ,  *スパン ,  *抽出 ,  意見 ,  多重化 ,  エンドツーエンド方式 ,  文章 ,  *共有結合 ,  有効性 ,  単語
準シソーラス用語： 誤差伝搬 ,  誤り伝搬 ,  タグ付 ,  エンティティ ,  構文 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 感情分析 ,  アスペクト感情三重項抽出 ,  スパンシェアリング ,  構文依存性

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 感情 ,  三重項 ,  収穫 ,  スパン ,  共有結合 ,  フレームワーク