告诉我你为何如此感受：为树状 LSTM 方面情感三元组抽取处理组合依赖
计算与语言
2021-03-11 v1
摘要
情感分析已从对整句情感的分类，转向提供句中存在哪些目标、各目标具有何种情感以及导致该情感的原因词等上下文信息。然而，这导致对用于训练神经网络完成确定实体、其情感及该情感原因词这一联合三元组任务的数据集提出了精细要求。训练系统需要此类数据是有问题的，因为它们受制于堆叠的主观标注与领域过拟合，在新语境中应用时模型泛化能力差。随着未来我们尝试联合确定更多上下文元素，这些问题可能加剧。为缓解这些问题，我们提出一种混合神经-符号方法，利用依赖树状 LSTM（Dependency Tree-LSTM）的组合情感解析结构及互补符号规则，无需三元组训练数据即可从句子中正确抽取目标-情感-原因三元组。我们表明，该方法有潜力达到最先进方法的水平，同时简化所需数据并通过 Tree-LSTM 提供一定程度的可解释性。
引用
@article{arxiv.2103.05815,
title = {Tell Me Why You Feel That Way: Processing Compositional Dependency for Tree-LSTM Aspect Sentiment Triplet Extraction (TASTE)},
author = {A. Sutherland and S. Bensch and T. Hellström and S. Magg and S. Wermter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05815},
year = {2021}
}
备注
12 pages, 1 figure