Resumen

La extracción de palabras de opinión orientadas a un objetivo (TOWE) busca identificar expresiones de opinión orientadas a un objetivo específico, y es un paso crucial hacia la minería de opinión de grano fino. Las redes neuronales más recientes han logrado un éxito significativo en esta tarea al construir representaciones conscientes del objetivo. Sin embargo, estos métodos siguen teniendo dos limitaciones que dificultan el progreso de TOWE. Los enfoques convencionales suelen utilizar indicadores de posición para marcar el objetivo dado, lo cual es una estrategia ingenua y carece de significado semántico específico de la tarea. Por otra parte, los pares objetivo-opinión anotados contienen un rico conocimiento estructural latente desde múltiples perspectivas, pero los métodos existentes sólo explotan la vista TOWE. Para abordar estas cuestiones, formulamos la tarea TOWE como un problema de respuesta a preguntas (QA) y aprovechamos un modelo de comprensión de lectura automática (MRC) entrenado con un paradigma multivista para extraer las opiniones objetivo. En concreto, introducimos un método de generación de pseudopreguntas basado en plantillas y utilizamos la interacción de la atención profunda para construir representaciones de contexto conscientes del objetivo y extraer palabras de opinión relacionadas. Para aprovechar las correlaciones estructurales latentes, dividimos la estructura opinión-objetivo en tres puntos de vista distintos pero correlacionados y aprovechamos el meta-aprendizaje para agregar conocimiento común entre ellos y mejorar la tarea TOWE. Evaluamos el modelo propuesto en cuatro conjuntos de datos de referencia, y nuestro método logra nuevos resultados de vanguardia. Los experimentos extensionales han demostrado que el método pipeline con nuestro enfoque podría superar a los modelos de extracción de pares de opiniones existentes, incluidos los métodos conjuntos que normalmente se cree que funcionan mejor.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:tarea towe, palabra de opinión relacionada, interacción de atención profunda, red neuronal reciente, significado semántico específico, representación de contexto consciente, correlación estructural latente, modelo de extracción de pares, progreso de towe, logró un éxito significativo
• Keywords:towe task, related opinion word, deep attention interaction, recent neural network, specific semantic meaning, aware context representation, latent structural correlation, pair extraction model, progress of towe, achieved significant success