أظهر العمل الأخير على تصنيف المعنويات على مستوى جانب جانب الجسبي فعالية دمج الهياكل النحوية مثل أشجار الاعتمادية مع شبكات عصبية رسم بيانية (GNN)، ولكن هذه الأساليب عادة ما تكون عرضة للخطأ في التحليل. لتحسين الاستفادة من المعلومات الأساسية في مواجهة الأخطاء التي لا مفر منها، نقترح تقنية رسم بياني بسيطة ولكنها فعالة، Grapmerge، للاستفادة من التنبؤات من المحللين المختلفين. بدلا من تعيين مجموعة واحدة من المعلمات النموذجية إلى كل شجرة التبعية، نقدم أولا علاقات التبعية من يوزعات مختلفة قبل تطبيق GNNS على الرسم البياني الناتج. يسمح هذا نماذج GNN قوية بتحليل الأخطاء دون أي تكلفة حسابية إضافية، ويساعد على تجنب التغلب على التغلب والتجول من تكديس طبقة GNN عن طريق إدخال المزيد من التوصيلية في الرسم البياني للفرقة. تظهر تجاربنا في مهمة Semeval 2014 Task 4 و ACL 14 Twitter أن نموذج Graphmerge الخاص بنا ليس فقط تفوق النماذج مع شجرة الاعتماد الفردي، ولكن أيضا يدق نماذج فرقة أخرى دون إضافة معلمات النموذج.
Recent work on aspect-level sentiment classification has demonstrated the efficacy of incorporating syntactic structures such as dependency trees with graph neural networks (GNN), but these approaches are usually vulnerable to parsing errors. To better leverage syntactic information in the face of unavoidable errors, we propose a simple yet effective graph ensemble technique, GraphMerge, to make use of the predictions from different parsers. Instead of assigning one set of model parameters to each dependency tree, we first combine the dependency relations from different parses before applying GNNs over the resulting graph. This allows GNN models to be robust to parse errors at no additional computational cost, and helps avoid overparameterization and overfitting from GNN layer stacking by introducing more connectivity into the ensemble graph. Our experiments on the SemEval 2014 Task 4 and ACL 14 Twitter datasets show that our GraphMerge model not only outperforms models with single dependency tree, but also beats other ensemble models without adding model parameters.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
يعمل العمل الحديث على تصنيف المعنويات على مستوى جانب الجساب شبكات اتصالا بيانيا (GCN) على أشجار التبعية لتعلم التفاعلات بين شروط الارتفاع وكلمات الرأي. في بعض الحالات، لا يمكن الوصول إلى كلمات الرأي المقابلة لمصطلح الجانب داخل القفزتين على أشجار التب
يهدف تصنيف المعنويات على مستوى الجانب (ALSC) إلى تحديد قطبية المعنويات من جانب محدد في جملة. ESSC عبارة عن إعداد عملي في تحليل المعنويات المستندة إلى جانب الجسيم بسبب عدم وجود مصطلح الرأي اللازم، لكنه فشل في تفسير سبب اشتقاق قطبية المعنويات للجانب. ل
تصنيف النص القصير هو مهمة أساسية في معالجة اللغة الطبيعية.من الصعب بسبب عدم وجود معلومات السياق والبيانات المسمى في الممارسة العملية.في هذه الورقة، نقترح طريقة جديدة تسمى SHINE، والتي تعتمد على الشبكة العصبية الرسم البيانية (GNN)، لتصنيف النص القصير.
تدرس هذه الورقة التعلم المستمر (CL) من تسلسل مهام تصنيف معنويات الجانب (ASC) في إعداد CL معين يسمى التعلم الإضافي للمجال (DIL).كل مهمة هي من مجال أو منتج مختلف.يعد إعداد DIL مناسبا بشكل خاص للأشعة السوداء لأنه في اختبار لا يحتاج النظام إلى معرفة المه
التمثيل الدلالي الذي يدعم اختيار الشبكة المناسبة بين أزواج من الطابور يتناول بطبيعته تماسك الخطاب، وهو أمر مهم للمهام مثل الفهم السردي والحجة وتحليل الخطاب. نقترح طريقة تضمين شرطة رواية تطبق تعلم الرسم البياني في تعلم بنية البيانات، نشير إليها كشركة