《Grid Tagging Scheme for Aspect-oriented Fine-grained Opinion Extraction》论文阅读

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#论文阅读 #算法 #机器学习

本文探讨了一种创新的GridTaggingScheme，用于ASTE的情感分析，通过一体化解决OPE和OTE任务。作者构建了基于CNN、BiLSTM和BERT的模型，并详细介绍了标签体系、解码算法、模型结构及训练过程。

文章目录

文章介绍

  为了完成ASTE方面级情感分析任务的三元组提取，很多的方法都通过流水线的方式首先提取方面词或意见词，然后形成方面-意见词对的形式，最后判断情感极性。虽然这样的方法可以充分训练每一个独立的模型，但也不可避免地会受到错误传播的影响。因此作者设计了一个全新的网格化标记方案（ Grid Tagging Scheme，GTS），从而端到端完成该项任务。除此之外，作者分别基于CNN、BiLSTM和BERT实现了三种不同的GTS模型，证明了其框架的有效性。

Grid Tagging Scheme

问题定义

  这里作者是分别介绍了两项任务。首先对于OPE任务，其主要目的为提取方面实体-意见词对的两元组。对与OTE任务，其在OPE任务的基础上进一步提取对应的情感极性。

标注方案

  GTS一共使用4种标签{A, O, P, N}来代表一个词对之间的关系，含义如下所示：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
  对于OPE二元组任务，标签P代表的是这个词对中一个词来自于方面实体，另一个词来自于意见词。
  对于OTE三元组任务，则会把情感标签P替换成情感极性，所使用的标签集合为{A, O, Pos, Neu, Neg, N}，如下图所示
在这里插入图片描述

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