ACOS

측면-범주-의견-감정(ACOS) 4중 추출

이 저장소에는 우리 논문의 데이터 세트와 소스 코드가 포함되어 있습니다.

암시적 측면 및 의견을 포함하는 측면-범주-의견-감정 4중 추출 [ACL 2021].

• 제품 리뷰에서 세밀한 ABSA 4중 항목을 추출하기 위해 Aspect-Category-Opinion-Sentiment Quadruple(ACOS) 추출이라는 새로운 ABSA 작업을 도입합니다.
• 우리는 ACOS 4중 주석을 사용하여 작업에 대한 두 개의 새로운 데이터 세트를 구성하고 4개의 기준 시스템으로 작업을 벤치마킹합니다.
• 우리의 작업과 데이터세트는 제품 리뷰에서 암시적 의견 대상과 암시적 의견 표현을 발견하는 데 좋은 지원을 제공합니다.

일

Aspect-Category-Opinion-Sentiment(ACOS) Quadruple Extraction은 암묵적 측면과 암묵적 측면을 포함하는 리뷰 문장에서 모든 측면-범주-의견-감정 4중, 즉 측면 표현, 측면 범주, 의견 표현, 감정 극성을 추출하는 것을 목표로 합니다. 암묵적인 의견.

데이터세트

ACOS Quadruple Extraction 작업을 위해 두 개의 새로운 데이터세트인 Restaurant-ACOS 및 Laptop-ACOS가 구성되었습니다.

• Restaurant-ACOS는 기존 SemEval Restaurant 데이터 세트의 확장으로, 이를 기반으로 암시적 측면, 암시적 의견 및 4중 항목에 대한 주석을 추가합니다.
• Laptop-ACOS는 Amazon Laptop 도메인에서 수집한 새로운 제품입니다. 이는 SemEval Loptop 데이터 세트의 두 배 크기를 가지며 모든 명시적/암시적 측면과 의견을 포함하는 4개의 주석이 달려 있습니다.

다음 표는 두 개의 ACOS Quadruple 데이터 세트와 기존 대표적인 ABSA 데이터 세트 간의 비교를 보여줍니다.

행동 양식

우리는 4가지 기본 시스템을 사용하여 ACOS Quadruple Extraction 작업을 벤치마킹합니다.

• 이중 전파-ACOS
• 제트아코스
• 타스-버트-아코스
• 추출-분류-ACOS

Extract-Classify-ACOS의 소스 코드를 제공했습니다. 나머지 세 가지 메소드의 소스코드는 곧 공개될 예정입니다.

Extract-Classify-ACOS 방법의 개요입니다. 첫 번째 단계에서는 측면-의견 공동 추출을 수행하고, 두 번째 단계에서는 측면-의견 쌍을 바탕으로 카테고리-감정을 예측합니다.

결과

두 데이터 세트에 대한 네 가지 시스템의 ACOS 4중 추출 성능:

우리는 암시적 측면/의견 문제를 해결하는 데 있어 다양한 시스템의 능력을 추가로 조사합니다.

소환

연구에 데이터와 코드를 사용하는 경우 다음과 같이 논문을 인용해 주세요.

 @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}
}