「何を、どのように、なぜ知るか：アスペクトベースの感情分析のほぼ完全な解決策」

対象指向感情分析または側面指向感情分析（ABSA: Aspect-Based Sentiment Analysis）は、側面抽出、側面感情分類、意見抽出などを含むがこれらに限定されない細かいレベルでの様々な感情分析タスクを扱うことを指します。これらの個々のサブタスクや2つのサブタスクの組み合わせに対する多くの解決策が存在し、それらを組み合わせることで完全なストーリー、つまり議論されている側面、その側面上の感情、およびその感情の原因を示すことができます。しかし、これまでのABSA研究では一括して完全な解決策を提供しようとする試みはありませんでした。本論文では、ABSAの新しいサブタスクとして、側面感情三重項抽出（ASTE: Aspect Sentiment Triplet Extraction）を導入します。特に、このタスクの解決策は入力から三重項（何が、どのように、なぜ）を抽出する必要があります。これは、対象となる側面が何か（WHAT）、その側面の感情極性がどうであるか（HOW）、そしてそのような極性を持つ理由は何であるか（WHY、つまり意見の理由）を示します。例えば、「ウェイターは非常に親切でパスタは単に普通」から得られる一つの三重項は（「ウェイター」, 正, 「親切」）です。私たちはこのタスクに対処するために二段階フレームワークを提案します。第一段階では統合モデルを使用して何が、どのように、なぜかを予測し、第二段階では第一段階で予測された何が（どのように）となぜかをペアリングして三重項を出力します。実験において、私たちのフレームワークはこの新規三重項抽出タスクにおけるベンチマーク性能を達成しました。同時に、最先端の関連手法から適応されたいくつかの強力なベースラインを超える性能も示しています。