A multi-task learning framework for end-to-end aspect sentiment triplet extraction

情绪分析 计算机科学 水准点(测量) 任务(项目管理) 人工智能 方案(数学) 航程(航空) 情报检索 数学 数学分析 材料科学 管理 大地测量学 经济 复合材料 地理
作者
Fang Chen,Zhongliang Yang,Yongfeng Huang
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier BV]
卷期号:479: 12-21 被引量:23
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2022.01.021
摘要

Aspect sentiment triplet extraction (ASTE) is a significant and challenging task in aspect-based sentiment analysis, which aims to summarize people’s opinions by extracting triplets consisting of opinion targets, opinion expressions, and sentiment polarities. In this paper, we propose a novel multi-task learning framework to achieve end-to-end ASTE. We decompose ASTE into three subtasks, namely target tagging, opinion tagging, and sentiment tagging. In target tagging and opinion tagging, we adopt the BIO tagging scheme to detect the boundaries of opinion targets and opinion expressions. In sentiment tagging, we introduce a target-aware tagging scheme, which utilizes a series of target-specific tag sequences to identify the correspondences between opinion targets and opinion expressions, and determine their sentiment polarities. We conduct extensive experiments on four benchmark datasets. The experimental results show that our framework achieves consistently superior results. Compared with existing methods, our method has better performance in extracting overlapping triplets and identifying long-range correspondences. Further analysis demonstrates the effectiveness of our framework.
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