잠재적 의견 전송 네트워크를 이용한 대상 지향적 의견 단어 추출

의견 대상 지향적 의견 단어 추출(TOWE)은 문장에서 주어진 의견 대상에 대한 해당 의견 단어를 추출하는 새로운 ABSA 하위 작업입니다. 최근에는 이 작업에 신경망 방법이 적용되어 유망한 결과를 얻고 있습니다. 그러나 주석화의 어려움으로 인해 TOWE 데이터셋이 부족하여, 이는 신경 모델의 성능을 크게 제한하고 있습니다. 반면, 온라인 리뷰 사이트에서는 풍부한 리뷰 감성 분류 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이러한 리뷰는 많은 잠재적 의견 정보와 의미 패턴을 포함하고 있습니다. 본 논문에서는 자원이 풍부한 리뷰 감성 분류 데이터셋에서 저자원 작업인 TOWE로 의견 지식을 전송하는 새로운 모델을 제안합니다. 전송 과정에서 발생하는 도전 과제를 해결하기 위해, 우리는 효과적인 변환 방법을 설계하여 잠재적 의견을 획득한 후 이를 TOWE에 통합하였습니다. 광범위한 실험 결과는 우리의 모델이 다른 최신 방법보다 더 우수한 성능을 보임을 입증하였으며, 의견 지식 전송 없이 동일한 기본 모델보다 상당히 뛰어난 성능을 나타냈습니다. 추가적인 분석은 우리 모델의 유효성을 확인하였습니다.