ACOS

Extracción cuádruple de aspecto-categoría-opinión-sentimiento (ACOS)

Este repositorio contiene los conjuntos de datos y el código fuente de nuestro artículo:

Extracción cuádruple de aspecto-categoría-opinión-sentimiento con aspectos y opiniones implícitos [ACL 2021].

• Introducimos una nueva tarea ABSA, denominada Extracción Cuádruple de Aspecto-Categoría-Opinión-Sentimiento (ACOS), para extraer cuádruples ABSA detallados de reseñas de productos;
• Construimos dos nuevos conjuntos de datos para la tarea, con anotaciones cuádruples ACOS, y comparamos la tarea con cuatro sistemas de referencia;
• Nuestras tareas y conjuntos de datos brindan un buen apoyo para descubrir objetivos de opinión implícitos y expresiones de opinión implícitas en reseñas de productos.

Tarea

La extracción cuádruple de aspecto-categoría-opinión-sentimiento (ACOS) tiene como objetivo extraer todos los cuádruples aspecto-categoría-opinión-sentimiento, es decir, (expresión de aspecto, categoría de aspecto, expresión de opinión, polaridad de sentimiento), en una oración de revisión que incluye aspecto implícito y opinión implícita.

Conjuntos de datos

Se construyen dos nuevos conjuntos de datos, Restaurant-ACOS y Laptop-ACOS, para la tarea de Extracción cuádruple de ACOS:

• Restaurant-ACOS es una extensión del conjunto de datos existente de SemEval Restaurant, en base al cual agregamos la anotación de aspectos implícitos, opiniones implícitas y cuádruples;
• Laptop-ACOS es uno nuevo recopilado del dominio Amazon Laptop. Tiene el doble de tamaño que el conjunto de datos de SemEval Loptop y está anotado con cuádruples que contienen todos los aspectos y opiniones explícitos/implícitos.

La siguiente tabla muestra la comparación entre nuestros dos conjuntos de datos cuádruples ACOS y los conjuntos de datos ABSA representativos existentes.

Métodos

Comparamos la tarea de Extracción Cuádruple ACOS con cuatro sistemas de referencia:

• ACOS de doble propagación
• JET-ACOS
• TAS-BERT-ACOS
• Extraer-Clasificar-ACOS

Proporcionamos el código fuente de Extract-Classify-ACOS. Próximamente se proporcionará el código fuente de los otros tres métodos.

Descripción general de nuestro método Extraer-Clasificar-ACOS. El primer paso realiza la coextracción de aspecto-opinión, y el segundo paso predice categoría-sentimiento dados los pares de aspecto-opinión.

Resultados

El rendimiento de extracción cuádruple de ACOS de cuatro sistemas diferentes en los dos conjuntos de datos:

Investigamos más a fondo la capacidad de diferentes sistemas para abordar el problema de los aspectos/opiniones implícitos:

Citación

Si utiliza los datos y el código en su investigación, cite nuestro artículo de la siguiente manera:

 @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}
}