从语法中学习：利用丰富句法知识改进成对方面词与观点词提取
计算与语言
2021-05-07 v1
摘要
在本文中，我们提出通过引入丰富句法知识来增强成对方面词与观点词提取（PAOTE）任务。我们首先构建一个句法融合编码器用于编码句法特征，包括一个标签感知图卷积网络（LAGCN）用于统一建模依存边、标签以及词性（POS）标签，以及一个编码 POS 标签的局部注意力模块以更好地进行词边界检测。在配对阶段，我们随后采用双仿射与三仿射打分进行高阶方面词-观点词配对，同时重新利用 LAGCN 中句法增强的表示进行句法感知打分。在四个基准数据集上的实验结果表明，我们的模型优于当前最先进的基线，同时借助句法知识产生可解释的预测。
引用
@article{arxiv.2105.02520,
title = {Learn from Syntax: Improving Pair-wise Aspect and Opinion Terms Extractionwith Rich Syntactic Knowledge},
author = {Shengqiong Wu and Hao Fei and Yafeng Ren and Donghong Ji and Jingye Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.02520},
year = {2021}
}
备注
IJCAI2021