面向对话方面级情感四元组分析的动态多尺度上下文聚合
计算与语言
2023-09-28 v1
摘要
对话方面级情感四元组分析（DiaASQ）旨在抽取对话中目标-方面-观点-情感的四元组。在 DiaASQ 中，四元组各元素常跨越多个话语。这种情况使抽取过程复杂化，强调需要对对话上下文和交互的充分理解。然而，现有工作独立编码每个话语，从而难以捕捉长距离对话上下文并忽略话语间的深层依赖。在本工作中，我们提出一种新颖的动态多尺度上下文聚合网络（DMCA）以应对这些挑战。具体而言，我们首先利用对话结构生成多尺度话语窗口以捕捉丰富的上下文信息。此后，我们设计动态层次聚合模块（DHA）以整合它们之间的渐进线索。此外，我们形成多阶段损失策略以提升模型性能与泛化能力。大量实验结果表明，DMCA 模型显著优于基线并达到最先进性能。
引用
@article{arxiv.2309.15476,
title = {Dynamic Multi-Scale Context Aggregation for Conversational Aspect-Based Sentiment Quadruple Analysis},
author = {Yuqing Li and Wenyuan Zhang and Binbin Li and Siyu Jia and Zisen Qi and Xingbang Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.15476},
year = {2023}
}