Savoir quoi, comment et pourquoi : Une solution quasi complète pour l'analyse de sentiment basée sur les aspects

L'analyse de sentiment ciblée ou l'analyse de sentiment basée sur les aspects (ABSA) consiste à aborder diverses tâches d'analyse de sentiment à un niveau granulaire fin, incluant mais ne se limitant pas à l'extraction d'aspects, la classification du sentiment des aspects et l'extraction d'opinions. De nombreux solveurs existent pour chacune de ces sous-tâches individuelles ou pour une combinaison de deux sous-tâches, et ils peuvent travailler ensemble pour raconter une histoire complète, c'est-à-dire l'aspect discuté, le sentiment associé et la cause de ce sentiment. Cependant, aucune recherche précédente en ABSA n'a tenté de fournir une solution complète en une seule étape. Dans cet article, nous introduisons une nouvelle sous-tâche dans le cadre de l'ABSA, appelée extraction de triplets d'aspect-sentiment (ASTE). Plus précisément, un solveur pour cette tâche doit extraire des triplets (Quoi, Comment, Pourquoi) des entrées, qui montrent QUOI sont les aspects cibles, COMMENT leurs polarités sentimentales sont et POURQUOI elles ont ces polarités (c'est-à-dire les raisons des opinions). Par exemple, un triplet issu de « Les serveurs sont très sympathiques et les pâtes sont simplement moyennes » pourrait être (« Serveurs », positif, « sympathiques »). Nous proposons un cadre en deux étapes pour traiter cette tâche. La première étape prédit le quoi, le comment et le pourquoi dans un modèle unifié, puis la deuxième étape associe les éléments prédits du quoi (comment) et du pourquoi issus de la première étape pour produire des triplets. Dans les expériences menées, notre cadre a établi une performance de référence dans cette nouvelle tâche d'extraction de triplets. En même temps, il surpasses plusieurs lignes de base solides adaptées des méthodes avancées connexes.