첫 번째 대상과 의견, 그리고 극성: 측면 감성 트리플 추출을 위한 대상-의견 상관관계 강화

Aspect Sentiment Triplet Extraction (ASTE, 측면 감성 트리플 추출)는 문장에서 대상實體(target entities, 목표 엔티티), 연관된 감성 극성(associated sentiment polarities), 그리고 극성을 설명하는 의견 범위(opinion spans)를 포함한 트리플을 추출하는 것을 목표로 합니다. 기존 방법들은 대상-의견 쌍 간의 상호 관계 구축에 부족하며, 서로 다른 감성 트리플 간의 상호 간섭을 무시하고 있습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 우리는 대상과 의견 간의 상호 관계를 강화하기 위한 두 단계 프레임워크를 활용합니다: 첫 번째 단계에서는 시퀀스 태깅(sequence tagging)을 통해 대상과 의견을 추출합니다; 그 다음, 특정 대상-의견 튜플의 범위를 나타내는 인공 태그인 Perceivable Pair(인지 가능한 쌍)를 입력 문장에 추가하여 더 밀접하게 관련된 대상-의견 쌍 표현을 얻습니다. 동시에, 우리는 토큰들의 주의 영역(attention field)을 제한함으로써 트리플 간의 부정적인 간섭을 줄입니다. 마지막으로, Perceivable Pair의 표현에 따라 극성이 식별됩니다. 우리는 네 개의 데이터셋에서 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 우리의 모델이 효과적임을 보여줍니다.