ACOS

Aspect-Category-Opinion-Sentiment (ACOS) Vierfache Extraktion

Dieses Repo enthält die Datensätze und den Quellcode unseres Artikels:

Aspekt-Kategorie-Meinung-Sentiment-Vierfachextraktion mit impliziten Aspekten und Meinungen [ACL 2021].

• Wir führen eine neue ABSA-Aufgabe mit dem Namen Aspect-Category-Opinion-Sentiment Quadruple (ACOS) Extraction ein, um feinkörnige ABSA-Quadruples aus Produktbewertungen zu extrahieren;
• Wir erstellen zwei neue Datensätze für die Aufgabe mit ACOS-Vierfachanmerkungen und vergleichen die Aufgabe mit vier Basissystemen.
• Unsere Aufgaben und Datensätze bieten eine gute Unterstützung bei der Entdeckung impliziter Meinungsziele und impliziter Meinungsäußerungen in Produktbewertungen.

Aufgabe

Die ACOS-Vierfachextraktion (Aspect-Category-Opinion-Sentiment) zielt darauf ab, alle Quadrupel der Aspekt-Kategorie-Meinung-Stimmung, d implizite Meinung.

Datensätze

Für die ACOS Quadruple Extraction-Aufgabe werden zwei neue Datensätze, Restaurant-ACOS und Laptop-ACOS, erstellt:

• Restaurant-ACOS ist eine Erweiterung des bestehenden SemEval Restaurant-Datensatzes, auf dessen Grundlage wir die Annotation impliziter Aspekte, impliziter Meinungen und der Quadrupel hinzufügen;
• Laptop-ACOS ist ein brandneues Produkt aus der Amazon Laptop-Domäne. Es ist doppelt so groß wie der SemEval-Loptop-Datensatz und ist mit Vierfachkommentaren versehen, die alle expliziten/impliziten Aspekte und Meinungen enthalten.

Die folgende Tabelle zeigt den Vergleich zwischen unseren beiden ACOS Quadruple-Datensätzen und vorhandenen repräsentativen ABSA-Datensätzen.

Methoden

Wir vergleichen die ACOS Quadruple Extraction-Aufgabe mit vier Basissystemen:

• Double-Propagation-ACOS
• JET-ACOS
• TAS-BERT-ACOS
• Extrahieren-Klassifizieren-ACOS

Wir haben den Quellcode von Extract-Classify-ACOS bereitgestellt. Der Quellcode der anderen drei Methoden wird in Kürze bereitgestellt.

Überblick über unsere Extract-Classify-ACOS-Methode. Der erste Schritt führt eine Koextraktion von Aspekten und Meinungen durch, und im zweiten Schritt wird die Kategorie-Stimmung anhand der Aspekt-Meinungs-Paare vorhergesagt.

Ergebnisse

Die ACOS-Vierfachextraktionsleistung von vier verschiedenen Systemen für die beiden Datensätze:

Wir untersuchen weiter die Fähigkeit verschiedener Systeme, das implizite Aspekte-/Meinungsproblem anzugehen:

Zitat

Wenn Sie die Daten und den Code in Ihrer Forschung verwenden, zitieren Sie bitte unser Papier wie folgt:

 @inproceedings{cai2021aspect,
  title={Aspect-Category-Opinion-Sentiment Quadruple Extraction with Implicit Aspects and Opinions},
  author={Cai, Hongjie and Xia, Rui and Yu, Jianfei},
  booktitle={Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)},
  pages={340--350},
  year={2021}
}