深層学習を用いたターゲット意見語の抽出における文法構造の導入

対象指向意見語抽出（Targeted Opinion Word Extraction: TOWE）は、アスペクトベースの感情分析（Aspect Based Sentiment Analysis: ABSA）のサブタスクであり、文内の特定のアスペクト項に対する意見語を見つけることを目的としています。TOWEにおいて現行の深層学習モデルは成功を収めていますが、先行研究で有用であることが示されている文の構文情報を活用できていないという問題があります。本研究では、TOWEのために深層学習モデルに文の構文構造を取り入れることを提案します。これにより、構文に基づく意見可能性スコアと単語間の構文的な関連性を活用できます。また、TOWEにおける単語表現の違いに基づいて深層学習モデルの性能を向上させる新しい正則化技術も導入します。提案されたモデルは広範囲にわたって分析され、4つのベンチマークデータセットで最先端の性能を達成しています。