SKEP: 感情知識を活用した事前学習による感情分析の向上

最近、事前学習手法の支援により、感情分析は著しい進歩を遂げています。しかし、感情語や側面-感情ペアなどの感情知識は、従来の感情分析手法で広く使用されているにもかかわらず、事前学習の過程で無視されています。本論文では、複数の感情分析タスクに統一的な感情表現を学習するための「感情知識強化型事前学習（Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training: SKEP）」を導入します。自動的に抽出された知識を活用することで、SKEPは感情マスキングを行い、3つの感情知識予測目標を構築し、単語レベル、極性レベル、および側面レベルでの感情情報を事前学習済みの感情表現に埋め込みます。特に、側面-感情ペアの予測はマルチラベル分類に変換され、ペア内の単語間の依存関係を捉えることを目指しています。3種類の感情タスクにおける実験結果から、SKEPが強力な事前学習ベースラインを大幅に上回り、多くのテストデータセットで新しい最先端の結果を達成していることが示されました。我々はコードを https://github.com/baidu/Senta にて公開します。