FOAL: Fine-grained Contrastive Learning for Cross-domain Aspect Sentiment Triplet Extraction

📄 arXiv: 2311.10373v1 📥 PDF

作者: Ting Xu, Zhen Wu, Huiyun Yang, Xinyu Dai

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-17

💡 一句话要点

提出FOAL方法以解决跨领域情感三元组提取问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 情感分析 跨领域学习 对比学习 三元组提取 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的情感三元组提取方法在特定领域内表现良好，但在跨领域应用时面临标注数据不足的问题。
  2. 本文提出的FOAL方法通过细粒度对比学习，旨在减少源领域与目标领域之间的差异，提升情感三元组提取的准确性。
  3. 实验结果显示，FOAL在六个迁移对上相较于强基线提升了6%的性能，显著降低了领域间的差异性。

📝 摘要（中文）

情感三元组提取（ASTE）在特定领域内取得了良好效果，但依赖于大量标注数据。在每个领域进行数据标注不可行，因此本文探讨了跨领域设置下的ASTE，通过将知识从资源丰富的源领域转移到资源匮乏的目标领域，减轻对目标领域标注数据的依赖。为有效转移知识并准确提取情感三元组，提出了细粒度对比学习（FOAL）方法，以减少领域间差异并保持各类别的可区分性。实验结果表明，FOAL在六个迁移对上实现了6%的性能提升，并显著降低了领域间差异。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是跨领域情感三元组提取的问题，现有方法在不同领域间的知识迁移效果不佳，导致目标领域的标注数据依赖性强。

核心思路：FOAL方法通过细粒度对比学习，旨在减少源领域与目标领域之间的差异，同时保持各类别的可区分性，从而提高情感三元组提取的准确性。

技术框架：该方法的整体架构包括数据预处理、特征提取、对比学习模块和情感三元组提取模块。通过对比学习，模型能够学习到更具泛化能力的特征表示。

关键创新：FOAL的主要创新在于引入细粒度对比学习机制，有效减少了领域间的差异性，与传统方法相比，能够更好地保留类别间的区分信息。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以增强对比学习效果，并在网络结构上进行了优化，以适应不同领域的特征分布。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在六个迁移对的实验中，FOAL方法相较于强基线实现了6%的性能提升，并显著降低了领域间的差异性，展示了其在跨领域情感三元组提取中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体分析、产品评论情感分析和客户反馈处理等。通过有效的跨领域情感三元组提取，企业能够更好地理解用户情感，提升产品和服务质量，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Aspect Sentiment Triplet Extraction (ASTE) has achieved promising results while relying on sufficient annotation data in a specific domain. However, it is infeasible to annotate data for each individual domain. We propose to explore ASTE in the cross-domain setting, which transfers knowledge from a resource-rich source domain to a resource-poor target domain, thereby alleviating the reliance on labeled data in the target domain. To effectively transfer the knowledge across domains and extract the sentiment triplets accurately, we propose a method named Fine-grained cOntrAstive Learning (FOAL) to reduce the domain discrepancy and preserve the discriminability of each category. Experiments on six transfer pairs show that FOAL achieves 6% performance gains and reduces the domain discrepancy significantly compared with strong baselines. Our code will be publicly available once accepted.