Triple GNNs: 为对话式方面基准四元组情感分析引入语法与语义信息
计算与语言
2024-03-18 v1
摘要
对话式方面情感分析(DiaASQ)旨在从给定对话中检测四元组 \{目标, 方面, 意见, 情感极性\}。在DiaASQ中，构成这些四元组的元素不必局限于单个句子，而是可能跨越对话中的多个言语。这需要同时关注单个言语的语法信息以及它们之间的语义交互。然而，先前的研究主要关注言语之间的粗粒度关系，忽略了详细言语内部语法信息以及言语间关系粒度的潜在益处。本文引入Triple GNNs网络以增强DiaASQ。它采用图卷积网络(GCN)来建模言语内部的语法依赖关系，同时采用双图注意力网络(DualGATs)构建言语间的相互作用。在两个标准数据集上的实验表明，本方法显著优于最新的基线方法。代码已 disponible at \url{https://github.com/nlperi2b/Triple-GNNs-}。
引用
@article{arxiv.2403.10065,
title = {Triple GNNs: Introducing Syntactic and Semantic Information for Conversational Aspect-Based Quadruple Sentiment Analysis},
author = {Binbin Li and Yuqing Li and Siyu Jia and Bingnan Ma and Yu Ding and Zisen Qi and Xingbang Tan and Menghan Guo and Shenghui Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.10065},
year = {2024}
}
备注
Accepted by CSCWD2024