Advancing Aspect-Based Sentiment Analysis through Deep Learning Models

要約

アスペクトベースのセンチメント分析は、センチメントの極性を細かい粒度で予測します。
グラフ畳み込みネットワーク (GCN) は感情的特徴抽出に広く利用されていますが、構文的特徴抽出に単純に適用すると、情報の保存が損なわれる可能性があります。
この研究では、SentiSys という名前の革新的なエッジ強化 GCN を導入し、機能情報をそのまま維持しながら構文グラフをナビゲートし、パフォーマンスの向上につながります。
具体的には、まず双方向長短期記憶 (Bi-LSTM) ネットワークとセルフアテンションベースのトランスフォーマーを統合します。
この組み合わせにより、効果的なテキスト エンコードが容易になり、情報の損失が防止され、長い依存テキストが予測されます。
次に、メッセージ パッシングを備えた双方向 GCN (Bi-GCN) を使用して、エンティティ間の関係をエンコードします。
さらに、アスペクト固有のマスキング技術を使用して不要な情報が除外されます。
提案したモデルの有効性を検証するために、4 つのベンチマーク データセットに対して広範な評価実験を実施しました。
実験結果は、SentiSys を使用したアスペクトベースの感情分析のパフォーマンスの向上を示しています。

要約(オリジナル)

Aspect-based sentiment analysis predicts sentiment polarity with fine granularity. While graph convolutional networks (GCNs) are widely utilized for sentimental feature extraction, their naive application for syntactic feature extraction can compromise information preservation. This study introduces an innovative edge-enhanced GCN, named SentiSys, to navigate the syntactic graph while preserving intact feature information, leading to enhanced performance. Specifically,we first integrate a bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM) network and a self-attention-based transformer. This combination facilitates effective text encoding, preventing the loss of information and predicting long dependency text. A bidirectional GCN (Bi-GCN) with message passing is then employed to encode relationships between entities. Additionally, unnecessary information is filtered out using an aspect-specific masking technique. To validate the effectiveness of our proposed model, we conduct extensive evaluation experiments on four benchmark datasets. The experimental results demonstrate enhanced performance in aspect-based sentiment analysis with the use of SentiSys.

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