統合されたアスペクトベースのセンチメント分析BERTおよび多層グラフ畳み込み融合ネットワーク

アスペクトベースのセンチメント分析（ABSA）は、テキスト内の特定の側面に関連する感情を特定して評価することを目的とした、感情分析へのきめ細かなアプローチを表しています。ABSAには、多面的な感情表現の詳細な理解を促進する一連のサブタスクが含まれます。これらのタスクには、アスペクトおよびオピニオンの用語抽出（ATEおよびOTE）、アスペクトレベルでの感情の分類（ALSC）、アスペクトおよび意見用語の抽出（AOEおよびAOPE）の結合、およびこれらの要素のセンチメントトリプレットへの挑戦的な統合が含まれます（ASTE）。私たちの研究では、ABSAサブタスクの全範囲に対処できる包括的なフレームワークを紹介します。このフレームワークは、微妙な言語理解のためのバートの文脈上の強みを活用し、単語関係の正確な描写のために二倍の注意メカニズムを採用しています。ABSAに固有の関係の複雑さに対処するために、高度な言語機能を利用してモデルの解釈機能を改良する多層拡張グラフ畳み込みネットワーク（MLEGCN）を組み込みます。また、MLEGCN内の体系的な改良アプローチを導入して、ワードペア表現を強化します。これは、ワードペアの互換性を確認するために、アスペクトと意見抽出の暗黙の結果を活用します。ベンチマークデータセットで広範な実験を実施します。ここでは、モデルが既存のアプローチを大幅に上回っています。私たちの貢献は、センチメント分析のための新しいパラダイムを確立し、多様なテキストコーパス全体でセンチメント情報を微妙に抽出するための堅牢なツールを提供します。この作業は、センチメント分析技術の進歩に大きな意味を持ち、幅広いアプリケーションに対する消費者の好みと意見についてのより深い洞察を提供すると予想されています。

Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) represents a fine-grained approach to sentiment analysis, aiming to pinpoint and evaluate sentiments associated with specific aspects within a text. ABSA encompasses a set of sub-tasks that together facilitate a detailed understanding of the multifaceted sentiment expressions. These tasks include aspect and opinion terms extraction (ATE and OTE), classification of sentiment at the aspect level (ALSC), the coupling of aspect and opinion terms extraction (AOE and AOPE), and the challenging integration of these elements into sentiment triplets (ASTE). Our research introduces a comprehensive framework capable of addressing the entire gamut of ABSA sub-tasks. This framework leverages the contextual strengths of BERT for nuanced language comprehension and employs a biaffine attention mechanism for the precise delineation of word relationships. To address the relational complexity inherent in ABSA, we incorporate a Multi-Layered Enhanced Graph Convolutional Network (MLEGCN) that utilizes advanced linguistic features to refine the model's interpretive capabilities. We also introduce a systematic refinement approach within MLEGCN to enhance word-pair representations, which leverages the implicit outcomes of aspect and opinion extractions to ascertain the compatibility of word pairs. We conduct extensive experiments on benchmark datasets, where our model significantly outperforms existing approaches. Our contributions establish a new paradigm for sentiment analysis, offering a robust tool for the nuanced extraction of sentiment information across diverse text corpora. This work is anticipated to have significant implications for the advancement of sentiment analysis technology, providing deeper insights into consumer preferences and opinions for a wide range of applications.