面向方面情感三元组抽取的双向机器阅读理解
计算与语言
2021-03-16 v1
摘要
方面情感三元组抽取（ASTE）旨在从评论句中识别方面及其对应的观点表达和情感，是细粒度意见挖掘中的一项新兴任务。由于 ASTE 包含多个子任务，包括观点实体抽取、关系检测和情感分类，恰当捕捉并利用它们之间的关联既关键又具挑战性。本文中，我们将 ASTE 任务转化为多轮机器阅读理解（MTMRC）任务，并提出一种双向 MRC（BMRC）框架以应对该挑战。具体而言，我们设计了三类查询，包括非限制性抽取查询、限制性抽取查询和情感分类查询，以建立不同子任务间的关联。此外，考虑到方面情感三元组既可源于方面也可源于观点表达，我们设计了一种双向 MRC 结构。一个方向依次识别方面、观点表达和情感以获得三元组，另一方向先识别观点表达，再识别方面，最后识别情感。通过使两个方向互为补充，我们的框架能更全面地识别三元组。为验证方法的有效性，我们在四个基准数据集上进行了大量实验。实验结果表明 BMRC 取得了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2103.07665,
title = {Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction},
author = {Shaowei Chen and Yu Wang and Jie Liu and Yuelin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.07665},
year = {2021}
}
备注
Accepted by AAAI 2021