基于Opinion的跨域方面术语提取的关系旋转

阿亚尔·克莱因,奥伦·佩雷格,丹尼尔·科拉特,瓦苏德夫·拉尔,莫西·瓦瑟布拉特,伊多·达甘

摘要
域自适应方法通常利用域可传输的输入特征，即枢轴。Aspect和Opinion Term Extraction的任务对域传输提出了一个特殊的挑战：虽然意见术语主要跨域传输，但方面从一个域到另一个域（例如从餐厅到笔记本电脑）的变化很大。在本文中，我们调查并实证地建立了一个先验猜想，该猜想表明，将观点术语与其方面联系起来的语言关系跨领域传递良好，因此可以用于跨领域方面术语提取。我们通过用四种语言依赖形式来表示关系模式的实验，提出了一些支持这一推测的分析。随后，我们提出了一种方面术语提取方法，该方法通过明确的多任务目标驱动模型考虑观点-方面关系。这种方法提供了显著的性能提升，即使是在先前最先进的语言信息模型之上，分析表明，该模型源自关系旋转信号。
选集ID：
2022.瓦萨-1.11
体积：
主观性、情感和社交媒体分析的计算方法第12次研讨会会议记录
月份：
五月
年份：
2022
地址：
爱尔兰都柏林
编辑：
杰里米·巴恩斯,奥尔菲·德克莱克,瓦伦汀·巴里雷,沙布纳姆·塔弗雷西,Sawsan Alqahtani公司,乔·塞多克,罗曼·克林格,亚历山德拉·巴拉胡
地点：
WASSA公司
SIG公司：
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
104–112
语言：
网址：
https://aclantology.org/2022.wassa-1.11
DOI（操作界面）：
10.18653/v1/2022.wassa-1.11
比比键：
引用（ACL）：
阿亚尔·克莱因（Ayal Klein）、奥伦·佩雷格（Oren Pereg）、丹尼尔·科拉特（Daniel Korat）、瓦苏德夫·拉尔（Vasudev Lal）、摩西·瓦瑟布拉特（Moshe Wasserblat）和伊多·达根。2022基于Opinion的跨域方面术语提取的关系旋转.英寸主观性、情感和社交媒体分析的计算方法第12次研讨会会议记录，第104–112页，爱尔兰都柏林。计算语言学协会。
引用（非正式）：
基于Opinion的跨域方面术语提取的关系旋转（Klein等人，WASSA 2022）
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