A deep learning approach for aspect sentiment triplet extraction in portuguese and spanish.
Jose de Jesus Meléndez Barros · 2022
Aspect Sentiment Triplet Extraction (ASTE) é uma subtarefa de Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), que visa extrair pares de opiniões e aspectos de uma frase e identificar a polaridade de sentimento associada a eles.Por exemplo, dada a sentença "Os quartos são amplos e ótimo café da manhã", ASTE gera o tripleto T = {(quartos, amplos, positive), (café de manhã, ótimo, positive)}.Embora várias abordagens tenham sido propostas recentemente, os trabalhos disponíveis em português e espanhol têm se limitado, em sua maioria, a extrair apenas aspectos, sem abordar tarefas ASTE.Este trabalho tem como objetivo desenvolver um framework baseado em Deep Learning para executar a tarefa de Aspect Sentiment Triplet Extraction em português e espanhol.O framework usa o BERT como um codificador de frase de consciência de contexto, várias camadas paralelas não lineares obtêm as representações dos aspectos e as opiniões e uma camada Graph Attention junto com um scorer não linear determina a dependência de sentimento entre cada par aspecto-opinião.Os resultados mostram que nosso framework proposto supera significativamente as linhas de base em português-espanhol e é competitiva com suas contrapartes em inglês.