From Stars to Insights: Exploration and Implementation of Unified Sentiment Analysis with Distant Supervision

要約

感情分析は、顧客の声を理解し、企業の戦略的決定に情報を提供するために不可欠です。
従来の感情分析には、アスペクト カテゴリ検出 (ACD)、アスペクト カテゴリ感情分析 (ACSA)、および評価予測 (RP) という 3 つの個別のタスクが含まれます。
ただし、これらのタスクに単独で取り組むと相互依存性を見落とす可能性があり、多くの場合、高価で粒度の細かいアノテーションが必要になります。
このペーパーでは、ACD、ACSA、および RP を一貫したフレームワークに統合する新しい学習パラダイムである統合感情分析 (Uni-SA) を紹介します。
これを達成するために、私たちは遠隔監視ピラミッド ネットワーク (DSPN) を提案します。これは、ピラミッド構造を採用して、単語、アスペクト、ドキュメント レベルで階層的な方法で感情を捕捉します。
英語と中国語でのマルチアスペクト レビュー データセットの評価では、監視に星評価ラベルのみを使用する DSPN が、さまざまなベンチマーク モデルと同等のパフォーマンスを示しながら、大幅な効率上の利点を実証していることが示されています。
さらに、DSPN のピラミッド構造により、出力の解釈が可能になります。
私たちの調査結果は、DSPN の有効性と効率性を検証し、感情分析のための堅牢でリソース効率の高い統合フレームワークを確立しています。

要約(オリジナル)

Sentiment analysis is integral to understanding the voice of the customer and informing businesses’ strategic decisions. Conventional sentiment analysis involves three separate tasks: aspect-category detection (ACD), aspect-category sentiment analysis (ACSA), and rating prediction (RP). However, independently tackling these tasks can overlook their interdependencies and often requires expensive, fine-grained annotations. This paper introduces Unified Sentiment Analysis (Uni-SA), a novel learning paradigm that unifies ACD, ACSA, and RP into a coherent framework. To achieve this, we propose the Distantly Supervised Pyramid Network (DSPN), which employs a pyramid structure to capture sentiment at word, aspect, and document levels in a hierarchical manner. Evaluations on multi-aspect review datasets in English and Chinese show that DSPN, using only star rating labels for supervision, demonstrates significant efficiency advantages while performing comparably well to a variety of benchmark models. Additionally, DSPN’s pyramid structure enables the interpretability of its outputs. Our findings validate DSPN’s effectiveness and efficiency, establishing a robust, resource-efficient, unified framework for sentiment analysis.

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