يركز تحليل المعنويات المستندة إلى جانب جوانب (ABASA) عادة على استخراج الجوانب والتنبؤ بمشاعرهم على جمل فردية مثل مراجعات العملاء. في الآونة الأخيرة، تلقت منصة أخرى من برنامج تقاسم الرأي، وهي منتدى الإجابة على السؤال (QA)، شعبية متزايدة، التي تتراكم عدد كبير من آراء المستخدم تجاه الجوانب المختلفة. هذا يحفزنا على التحقيق في مهمة ABASA على منتديات ضمان الجودة (ABASA-QA)، تهدف إلى الكشف بشكل مشترك بين الجوانب التي تمت مناقشتها وأسطابات المشاعر الخاصة بهم لفترة من ضمان الجودة. على عكس جمل المراجعة، يتكون زوج ضمان الجودة من جملتين موازيتين، مما يتطلب نمذجة التفاعل لمحاذاة الجانب المذكور في السؤال وأدائن الرأي المرتبط في الإجابة. تحقيقا لهذه الغاية، نقترح نموذجا بتصميم محدد للنمذجة المتعلقة بالتفاعل عن الجوانب عبر الجملة لمعالجة هذه المهمة. يتم تقييم الطريقة المقترحة على ثلاثة مجموعات بيانات حقيقية، وتظهرت النتائج أن نموذجنا يفوق على العديد من خطوط الأساس القوية المعتمدة من النماذج الحكومية ذات الصلة.
Aspect-based sentiment analysis (ABSA) typically focuses on extracting aspects and predicting their sentiments on individual sentences such as customer reviews. Recently, another kind of opinion sharing platform, namely question answering (QA) forum, has received increasing popularity, which accumulates a large number of user opinions towards various aspects. This motivates us to investigate the task of ABSA on QA forums (ABSA-QA), aiming to jointly detect the discussed aspects and their sentiment polarities for a given QA pair. Unlike review sentences, a QA pair is composed of two parallel sentences, which requires interaction modeling to align the aspect mentioned in the question and the associated opinion clues in the answer. To this end, we propose a model with a specific design of cross-sentence aspect-opinion interaction modeling to address this task. The proposed method is evaluated on three real-world datasets and the results show that our model outperforms several strong baselines adopted from related state-of-the-art models.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
تتمثل المحور الخاص بتحليل المعنويات المستندة إلى جانب الجانب (ABAMA) على إزاحة شروط الجانب مع شروط الرأي المقابلة، والتي قد تستمد تنبؤات المعنويات أسهل. في هذه الورقة، نحقق في مهمة ABSA الموحدة من منظور فهم القراءة بالآلة (MRC) من خلال مراعاة أن الجا
كل من قضايا أوجه القصور في البيانات والاتساق الدلالي مهم لتعزيز البيانات.معظم الطرق السابقة تعالج القضية الأولى، ولكن تجاهل المرحلة الثانية.في حالات تحليل المعنويات المستندة إلى جانب الجسيم، قد يغير انتهاك القضايا المذكورة أعلاه قطبية الجانب والمشاعر
ينطوي تحليل المعنويات المستندة إلى جانب الجسیلاء بشكل أساسي على ثلاث مجموعات فرعية: استخراج الأجل في الجانب، واستخراج الأجل رأي، وتصنيف المعنويات على مستوى الجانب، والذي يتم التعامل معه عادة بطريقة منفصلة أو مشتركة. ومع ذلك، فإن النهج السابقة لا تستغ
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
تحظى بشعبية تطبيق النماذج العصبية القائمة على الرسم البياني في دراسات تحليل المعفاة القائمة على الجانب القائم على الجانب (ABSA) لاستخدام علاقات الكلمة من خلال يوزع التبعية لتسهيل المهمة مع التوجيه الدلالي الأفضل لتحليل السياق والكلمات. ومع ذلك، فإن م