ACOS

Extraction quadruple aspect-catégorie-opinion-sentiment (ACOS)

Ce référentiel contient les ensembles de données et le code source de notre article :

Extraction quadruple aspect-catégorie-opinion-sentiment avec aspects et opinions implicites [ACL 2021].

• Nous introduisons une nouvelle tâche ABSA, nommée Extraction des quadruples Aspect-Catégorie-Opinion-Sentiment (ACOS), pour extraire les quadruples ABSA à grain fin à partir des critiques de produits ;
• Nous construisons deux nouveaux ensembles de données pour la tâche, avec des annotations quadruples ACOS, et comparons la tâche avec quatre systèmes de base ;
• Notre tâche et nos ensembles de données fournissent un bon support pour découvrir des cibles d'opinion implicites et des expressions d'opinion implicites dans les avis sur les produits.

Tâche

L'extraction quadruple aspect-catégorie-opinion-sentiment (ACOS) vise à extraire tous les quadruples aspect-catégorie-opinion-sentiment, c'est-à-dire (expression d'aspect, catégorie d'aspect, expression d'opinion, polarité de sentiment), dans une phrase de révision comprenant l'aspect implicite et avis implicite.

Ensembles de données

Deux nouveaux ensembles de données, Restaurant-ACOS et Laptop-ACOS, sont construits pour la tâche ACOS Quadruple Extraction :

• Restaurant-ACOS est une extension de l'ensemble de données SemEval Restaurant existant, sur la base duquel nous ajoutons l'annotation des aspects implicites, des opinions implicites et des quadruples ;
• Laptop-ACOS est un tout nouveau collecté sur le domaine Amazon Laptop. Il a deux fois la taille de l'ensemble de données SemEval Loptop et est annoté de quadruples contenant tous les aspects et opinions explicites/implicites.

Le tableau suivant montre la comparaison entre nos deux ensembles de données ACOS Quadruple et les ensembles de données ABSA représentatifs existants.

Méthodes

Nous évaluons la tâche ACOS Quadruple Extraction avec quatre systèmes de base :

• ACOS à double propagation
• JET-ACOS
• TAS-BERT-ACOS
• Extraire-Classer-ACOS

Nous avons fourni le code source d'Extract-Classify-ACOS. Le code source des trois autres méthodes sera fourni prochainement.

Présentation de notre méthode Extract-Classify-ACOS. La première étape effectue une co-extraction aspect-opinion, et la deuxième étape prédit le sentiment catégorie en fonction des paires aspect-opinion.

Résultats

Les performances d'extraction quadruples d'ACOS de quatre systèmes différents sur les deux ensembles de données :

Nous étudions plus en détail la capacité de différents systèmes à résoudre le problème des aspects implicites/opinions :

Citation

Si vous utilisez les données et le code dans votre recherche, veuillez citer notre article comme suit :

 @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}
}