측면 지향 세부 의견 추출을 위한 그리드 태깅 방식

아스펙트 지향 세부 의견 추출(AFOE, Aspect-oriented Fine-grained Opinion Extraction)은 리뷰에서 아스펙트 용어와 의견 용어를 의견 쌍의 형태로 추출하거나, 추가적으로 아스펙트 용어의 감성 극성을 추출하여 의견 트리플릿을 형성하는 것을 목표로 합니다. 여러 개의 의견 요소를 포함하고 있기 때문에, 완전한 AFOE 작업은 일반적으로 여러 하위 작업으로 나누어 파이프라인 방식으로 수행됩니다. 그러나 파이프라인 접근 방식은 실제 시나리오에서 오류 전파와 불편함에 쉽게 노출될 수 있습니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 단일 통합 그리드 태깅 작업으로 AFOE 작업을 엔드투엔드 방식으로 처리할 수 있는 새로운 태깅 체계인 그리드 태깅 체계(GTS, Grid Tagging Scheme)를 제안합니다. 또한, GTS 상에서 서로 다른 의견 요소 간의 상호 지시를 활용하여 더 정확한 추출을 위한 효과적인 추론 전략을 설계하였습니다. GTS의 타당성과 호환성을 검증하기 위해, CNN, BiLSTM, BERT 기반으로 각각 세 가지 다른 GTS 모델을 구현하고, 아스펙트 지향 의견 쌍 추출 및 의견 트리플릿 추출 데이터셋에 대한 실험을 수행하였습니다. 광범위한 실험 결과는 GTS 모델들이 강력한 베이스라인보다 크게 우수하며 최신 기술 수준의 성능을 달성하였음을 나타냅니다.