Knowledge Graph Enhanced Language Models for Sentiment Analysis #196
Description
一言でいうと
コモンセンスとセンチメントの異種知識グラフによる感情分析(KSA)
著者/所属機関
Jie Li, Xuan Li, Linmei Hu, Yirui Zhang and Jinrui Wang
- Beijing University of Posts and Telecommunications
DOI
10.1007/978-3-031-47240-4_24
会議名(ジャーナル名)
The 22nd International Semantic Web Conference (ISWC2023)
トラック
Research Track
動機
感情分析を行うLanguage Model (LM)を構築する際に１つの外部知識を導入する方法はあるが，複数の知識概念の獲得はまだできていない
手法
knowledge enhanced model for sentiment analysis(KSA)の提案をした． LM層、GNN層、および融合ユニットからなる複数の融合層により感情分類を行う．GNN層はコモンセンスKGによりLM層は任意の事前学習済みモデルにより計算
背景
LMでは一般事象などには強いが，感情に関する知識が必要だった→KGの利用
結果
４つのデータセットで検証．BERT，RoBERTaなどの言語モデルと感情データでファインチューニングしたモデルよりも精度向上を達成
考察
KG埋め込みや融合ユニットの有無精度を比較→ 複数のコンポーネントを組み合わせることが精度向上に寄与したと言える
課題
データ品質の問題や複雑性の増加
読んだ範囲
斜め読み程度