近日，人工智能領(lǐng)域的全球頂級學(xué)術(shù)會議AAAI公布了2021年論文錄用結(jié)果，容聯(lián)云人工智能實驗室(Cloopen Research)與南開大學(xué)的聯(lián)合研究成果提出了基于雙向閱讀理解框架的情感三元組抽取模型，聯(lián)合論文《Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction》已被AAAI 2021收錄。
AAAI會議由國際人工智能促進協(xié)會主辦，被中國計算機學(xué)會列為A類會議，是業(yè)界廣泛認(rèn)可的頂級AI學(xué)術(shù)盛會。AAAI 2021投稿論文總數(shù)達到“驚人的高技術(shù)水平”，9034篇投稿論文中，7911篇接受評審，最終1692篇被錄取，錄取率為21%，錄取難度高。
此次容聯(lián)云與南開大學(xué)合作開展的研究目標(biāo)是針對各類網(wǎng)站上積累的海量的用戶評論、對話等數(shù)據(jù)進行語義挖掘。這些數(shù)據(jù)包含消費者對各類商品或服務(wù)的評價、觀點以及態(tài)度，越來越多的企業(yè)與機構(gòu)開始關(guān)注并收集用戶的意愿，迫切地想了解用戶對于企業(yè)的產(chǎn)品和其服務(wù)的反饋信息，對這些數(shù)據(jù)進行細(xì)粒度意見挖局具有重要的應(yīng)用價值。
細(xì)粒度意見挖掘是NLP中一個重要的研究方向，涉及評價方面抽取(Aspect term extraction)、評價詞抽取(Opinion term extraction)、屬性級情感分類(Aspect-level sentiment classification)等諸多任務(wù)。
細(xì)粒度意見挖掘存在諸多挑戰(zhàn)：
第一，經(jīng)典細(xì)粒度意見分析通常是基于多步驟的方法，通過逐一地完成獨立子任務(wù)，形成一個流水線。如何設(shè)計一個整體模型同時完成這些密切關(guān)聯(lián)的任務(wù)，減少錯誤傳遞，并使他們相互促進是一個重要挑戰(zhàn)。
第二，評價方面和評價詞之間的對應(yīng)關(guān)系通常是復(fù)雜多樣的，比如一對多、多對一、甚至?xí)霈F(xiàn)重疊和嵌套的情況。因此，如何靈活、準(zhǔn)確地檢測評價方面和評價詞之間的對應(yīng)關(guān)系是一個重要挑戰(zhàn)。
第三，一個意見句中可能會包含不同的評價方面，而不同的評價方面又可能對應(yīng)不同的情感極性?？紤]到這些情感極性通常是由評價方面和其對應(yīng)的評價詞共同決定的，因此如何恰當(dāng)?shù)乩迷u價方面和評價詞之間的對應(yīng)關(guān)系來指導(dǎo)屬性級情感分類任務(wù)也是一個重要的挑戰(zhàn)。
在本篇論文中，創(chuàng)新性地將意見三元組抽取形式化為一種多輪閱讀理解(Multi-Turn Machine Reading Comprehension, MTMRC)任務(wù)，并提出一種雙向閱讀理解框架(Bidirectional Machine Reading Comprehension, BMRC)。通過設(shè)計三個輪次閱讀理解問答，BMRC可以靈活地建立意見實體抽取、關(guān)系檢測、情感分類三個子任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)，進而有效解決上述挑戰(zhàn)。通過設(shè)計雙向的MRC框架，論文模型可以更好地模擬人的閱讀行為，確保評價方面或評價詞均可觸發(fā)一個意見三元組，進而提升識別效果。
為了驗證BMRC模型的有效性，論文在來自SemEval ABSA Challenges的四個公開數(shù)據(jù)集上進行了實驗，實驗結(jié)果如圖所示。實驗表明，論文所提方法在意見二元組抽取(下圖中“P”列)和意見三元組抽取任務(wù)(下圖中“T”列)上的多個指標(biāo)均取得了最優(yōu)的性能。
四個公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果(%)
本研究提出創(chuàng)新的雙向閱讀理解抽取框架，打破了傳統(tǒng)法的局限，更符合人類閱讀行為和思維模式，從而提升了識別效果，取得了顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法的識別性能。
細(xì)粒度情感分析對于輿情分析、對話理解等諸多下游任務(wù)具有重要的意義，是當(dāng)前眾多研究機構(gòu)和研究者著力解決的重要挑戰(zhàn)。BMRC模型的提出是對這一NLP關(guān)鍵問題的有效探索和推進。
未來，容聯(lián)云將進一步聯(lián)合南開大學(xué)將該成果應(yīng)用于容聯(lián)云AI kernel云梯平臺。AI kernel云梯平臺是一個面向企業(yè)和集成開發(fā)商，提供自學(xué)習(xí)平臺、bot對話能力以及NLP原子能力等的AI能力平臺。平臺支持一鍵式構(gòu)建、訓(xùn)練和發(fā)布AI模型，基于沉淀的多種可復(fù)用的AI模型，幫助企業(yè)更快構(gòu)建各類場景需求的智能化產(chǎn)品。
為了更好的將通訊與AI結(jié)合，賦能客服與聯(lián)絡(luò)中心產(chǎn)業(yè)智能化升級，2018年以來，容聯(lián)云人工智能實驗室不斷在語音語義等領(lǐng)域加大研究與投入，并持續(xù)將研究成果產(chǎn)品化、工程化，通過技術(shù)與產(chǎn)品創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)智能化升級。
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
