Target-Based Sentiment Analysis aims to detect the opinion aspects (aspect extraction) and the sentiment polarities (sentiment detection) towards them. Both the previous pipeline and integrated methods fail to precisely model the innate connection between these two objectives. In this paper, we propose a novel dynamic heterogeneous graph to jointly model the two objectives in an explicit way. Both the ordinary words and sentiment labels are treated as nodes in the heterogeneous graph, so that the aspect words can interact with the sentiment information. The graph is initialized with multiple types of dependencies, and dynamically modified during real-time prediction. Experiments on the benchmark datasets show that our model outperforms the state-of-the-art models. Further analysis demonstrates that our model obtains significant performance gain on the challenging instances under multiple-opinion aspects and no-opinion aspect situations.


翻译:基于目标的感知分析旨在检测意见方面(目的提取)和感知两极(感知检测),以前的管道和综合方法都未能精确地模拟这两个目标之间的内在联系。在本文中,我们提出一个全新的动态多元图,以明确的方式共同模拟这两个目标。普通单词和感知标签都被视为多元图中的节点,以便内容单词能够与感知信息互动。图表以多种依赖形式初始化,并在实时预测期间动态地修改。基准数据集实验显示,我们的模型优于最先进的模型。进一步的分析表明,我们的模型在多重观察和不观察情况下具有挑战性的情况中取得了显著的绩效收益。

8
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【ICML2020】持续图神经网络,Continuous Graph Neural Networks
专知会员服务
150+阅读 · 2020年6月28日
【ICLR2020-】基于记忆的图网络,MEMORY-BASED GRAPH NETWORKS
专知会员服务
108+阅读 · 2020年2月22日
细粒度情感分析任务(ABSA)的最新进展
PaperWeekly
18+阅读 · 2020年1月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【推荐】深度学习情感分析综述
机器学习研究会
58+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
原创 | Attention Modeling for Targeted Sentiment
黑龙江大学自然语言处理实验室
25+阅读 · 2017年11月5日
Heterogeneous Graph Transformer
Arxiv
27+阅读 · 2020年3月3日
Arxiv
10+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
24+阅读 · 2018年10月24日
VIP会员
相关VIP内容
【ICML2020】持续图神经网络,Continuous Graph Neural Networks
专知会员服务
150+阅读 · 2020年6月28日
【ICLR2020-】基于记忆的图网络,MEMORY-BASED GRAPH NETWORKS
专知会员服务
108+阅读 · 2020年2月22日
相关资讯
Top
微信扫码咨询专知VIP会员