ACOS

Четырехкратное извлечение аспект-категория-мнение-настроение (ACOS)

Этот репозиторий содержит наборы данных и исходный код нашей статьи:

Четверное извлечение аспект-категория-мнение-настроение с неявными аспектами и мнениями [ACL 2021].

• Мы представляем новую задачу ABSA под названием «Извлечение четверных аспектов-категорий-мнений-настроений» (ACOS) для извлечения детальных четверок ABSA из обзоров продуктов;
• Мы создаем два новых набора данных для этой задачи с четырехкратными аннотациями ACOS и сравниваем задачу с четырьмя базовыми системами;
• Наша задача и наборы данных обеспечивают хорошую поддержку для выявления неявных целей мнения и неявных выражений мнения в обзорах продуктов.

Задача

Четырехкратное извлечение аспект-категория-мнение-настроение (ACOS) направлено на извлечение всех четверок аспект-категория-мнение-настроение, т.е. (выражение аспекта, категория аспекта, выражение мнения, полярность настроения), в обзорном предложении, включая неявный аспект и неявное мнение.

Наборы данных

Два новых набора данных, Restaurant-ACOS и Laptop-ACOS, созданы для задачи ACOS Quadruple Extraction:

• Restaurant-ACOS — это расширение существующего набора данных SemEval Restaurant, на основе которого мы добавляем аннотации неявных аспектов, неявных мнений и четверок;
• Ноутбук-ACOS — это совершенно новый продукт, собранный из домена Amazon Laptop. Он в два раза превышает набор данных SemEval Loptop и снабжен четверками, содержащими все явные/неявные аспекты и мнения.

В следующей таблице показано сравнение двух наших наборов данных ACOS Quadruple и существующих репрезентативных наборов данных ABSA.

Методы

Мы сравниваем задачу ACOS Quadruple Extraction с четырьмя базовыми системами:

• ACOS с двойным распространением
• ДЖЕТ-АКОС
• ТАС-БЕРТ-АКОС
• Извлечь-классифицировать-ACOS

Мы предоставили исходный код Extract-Classify-ACOS. Исходный код остальных трех методов будет предоставлен в ближайшее время.

Обзор нашего метода Extract-Classify-ACOS. На первом этапе выполняется совместное извлечение аспекта-мнения, а на втором этапе прогнозируется категория-настроение с учетом пар аспект-мнение.

Результаты

Четырехкратная производительность экстракции ACOS для четырех разных систем на двух наборах данных:

Далее мы исследуем способность различных систем решать неявные аспекты/проблемы мнений:

Цитирование

Если вы используете данные и код в своих исследованиях, пожалуйста, цитируйте нашу статью следующим образом:

 @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}
}