在属性级情感分析中结合BERT和语法信息

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在属性级情感分析中结合BERT和语法信息

2020 年 7 月 16 日 深度学习自然语言处理

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作者：张义策

学校：哈尔滨工业大学（深圳）

方向：自然语言处理

知乎：https://www.zhihu.com/people/zhang-yi-ce-84

论文：Modelling Context and Syntactical Features for Aspect-based Sentiment Analysis

地址： https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.293/

这是ACL2020上的一篇长文，作者来自澳大利亚伍伦港大学。（感觉wollongong翻译成卧龙岗更带感）

在这篇文章中，作者没有使用一个端到端的模型，而是对属性词抽取（AE）和属性级情感分类（ASC）进行独立的研究。在AE任务中，作者结合了roberta、词法信息和句法信息；在ASC任务中，作者研究了如何在预训练语言中更好地结合句子和属性词。

CSAE：在AE中结合语法信息

作者将结合语法信息的AE任务称为CSAE（contextualized syntax-based AE）。在AE中使用语法信息的工作有很多，但是结合了预训练语言模型的倒是头次见。

如下图所示，句子的表示由三部分构成，分别是BERT的输出、由词法信息得到的表示和由句法信息得到的表示。得到句子的表示后，通过一个全连接层来预测相应的BIO字标签。下面分别介绍如何编码词法信息和句法信息。

利用词法信息 作者首先通过一个词法分析的工具 [1] 来得到句子对应的词性标签序列，然后通过一个嵌入矩阵将词性转化为向量，接着输入到自注意力层来建模词性之间的依赖关系。这里应该使用了位置嵌入（作者没有提到，但我觉得这里应该是要的）。

利用句法信息 句法信息的利用则是参考了14年的一篇工作 [2] ，这里介绍一下其大致思路。在skip-gram模型中，单词被用来预测上下文，上下文是通过一个窗口确定的；而此工作任务认为应该根据句法关系来确定上下文，作者将这种上下文称为Dependency-Based Contexts。具体来说，首先对给定句子进行句法解析，得到句法解析树，然后将其中的介词和关系进行合并，于是一个单词的Dependency-Based Contexts即为在树中该词的相邻节点和关系。

LCFS-ASC：在ASC更好地结合句子和属性词

最早在naacl19上有两篇工作在ASC任务中使用BERT，他们都是将句子和属性词拼接在一起送入到BERT模型中。但考虑到属性词是出现在BERT模型中的，这样的做法会有一些不妥。因此，还是在19年，有研究者提出了LCF-BERT [3] 。这篇文章所提出的LCFS-ASC和LCF-BERT的思路基本相同。

不妨记句子为S，属性词为A。称[CLS]+S+[SEP]+A+[SEP]为global context，而[CLS]+S+[SEP]为local context。如下图所示，将二者分别输入到BERT模型中进行编码。为了在local context引入属性词的信息，LCF-BERT中提出了两种方法（CDM/CDW）进行Local Context Focus(LCF)。下面简单介绍一下CDW和CDM。

CDM即为context dynamic mask，是指根据与属性词之间的距离来屏蔽句子中的一些单词；而完全屏蔽某些单词可能过于绝对，因此CDW（context dynamic weighting）则是按照与属性词之间的距离为单词赋予一个0到1之间的权重。具体的细节这里不再介绍。

LCFS-ASC即local context focus on syntax - ASC，与LCF-BERT的不同之处在于，在进行CDM/CDW时所使用的单词之间的距离，不再是通过位置计算，而是两个单词在句法解析树中的距离。

实验及分析

作者仅在semeval-14的ABSA数据集上进行了实验。如下表所示，使用了词法信息和句法信息后，f1值有了较大的提升（CSAE>RoBERTa-AE），句法信息带来的提升更加明显（RoBERTa-Dep>RoBERTa-POS）。

对于ASC任务，如下表所示，使用了LCFS的策略之后，模型性能有了很大的提高，并且CDW优于CDM；LCFS稍微优于LCF。

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感谢支持，比心。

参考

1. Universal POS tags https://universaldependencies.org/u/pos/

2. Omer Levy and Yoav Goldberg. 2014. Dependencybased word embeddings. In Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers), pages 302–308. https://www.aclweb.org/anthology/P14-2050/

3. Biqing Zeng, Heng Yang, Ruyang Xu, Wu Zhou, and Xuli Han. 2019. Lcf: A local context focus mechanism for aspect-based sentiment classification. Applied Sciences, 9(16):3389. https://www.researchgate.net/publication/335238076_LCF_A_Local_Context_Focus_Mechanism_for_Aspect-Based_Sentiment_Classification

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