On the Strength of Sequence Labeling and Generative Modelsfor Aspect Sentiment Triplet Extraction

On the Strength of Sequence Labeling and Generative Modelsfor Aspect Sentiment Triplet Extraction (2023 ACL )

依赖序列标注和生成方面模型情感三元组提取研究
论文地址: https://aclanthology.org/2023.findings-acl.762.pdf
代码地址: https://github.com/NLPWM-WHU/SLGM

1. 介绍(摘要)

生成模型在方面情感三元组抽取任务中取得了很大的成功。
然而，现有的方法忽略了方面词和意见词之间的相互信息线索，可能会产生错误的三元组对。此外，生成模型固有的局限性，即逐个标记的解码和简单的结构化提示，使得模型无法处理复杂的结构，特别是多个单词跨度的术语和多个三元组的句子。
为了解决这些问题，我们提出了一个序列标记增强生成模型。
首先，我们将aspect和opinion之间的依赖关系编码到两个双向模板中，以避免错误配对的三元组。
其次，我们引入了一个面向标记的序列标记模块，以提高生成模型处理复杂结构的能力。
具体来说，这个模块使生成模型能够捕获方面/观点范围的边界信息，并提供使用共享标记解码多个三元组的提示。
在四个数据集上的实验结果证明，我们的模型产生了一个新的先进的性能。我们的代码和数据可以在https://github.com/NLPWM-WHU/SLGM上找到。

1.1 科学问题

现有的方法忽略了方面词和意见词之间的相互信息线索，可能会产生错误的三元组对。
此外，生成模型固有的局限性，即逐个标记的解码和简单的结构化提示，使得模型无法处理复杂的结构，特别是多个单词跨度的术语和多个三元组的句子。

1.2 方法

首先，我们将aspect和opinion之间的依赖关系编码到两个双向模板中，以避免错误配对的三元组。
其次，我们引入了一个面向标记的序列标记模块，以提高生成模型处理复杂结构的能力。
具体来说，这个模块使生成模型能够捕获方面/观点范围的边界信息，并提供使用共享标记解码多个三元组的提示。

1.3 创新点/贡献

1. 我们设计了两个具有不同解码顺序的双向模板，以同时捕获方面和意见术语之间的相互依赖性。特别地，我们在输入句子之前添加两种类型的提示前缀以指示解码顺序，并且我们还提出了两个输出模板$\psi a\to o$和$\psi o\to a$，它们都由标记$\{aspect，opinion，sentiment\}$和相应的标签$\{a，o，s\}$组成。
2. 我们提出了一个面向标记的序列标记$MOSL$ 模块，它可以提高生成模型的能力，以处理复杂的结构。
3. 我们在四个数据集上进行了广泛的实验，包括全监督和低资源设置。结果表明，我们的模型显着优于国家的最先进的ASTE任务的基线。

2. 任务案例

ASTE任务案例

3. 模型架构

SLGM 任务架构

4. 方法

4.1 方法定义

给定具有L个词的评论句子X，ASTE的目标是提取X中的所有三元组$T=\{(a，o，s){\}}_{i=1}^N$，其中N是三元组的数量，并且$a$、$o$和$s$分别表示方面术语、观点术语和情感极性。
(1) 为了捕获方面和意见术语之间的互信息，我们在输入和输出端构建了两个双向模板，如图中的$X_a$/$X_o$和$\psi a\to o$| $\psi o\to a$所示。
(2) 为了处理复杂的结构，我们提出了一个面向标记的序列标记(MOSL)模块来捕获多字方面/意见术语的边界信息和多个三联体的共享标记信息。

4.2 双向模板

对于输入评论$X$，我们通过添加两种类型的提示前缀，即"$apsectfirst:$"和"$opinionfirst$："来构造两个句子$X_a$和$X_o$。当我们用这些模板对模型进行微调时，这样的前缀可以提示模型生成具有特定解码顺序的目标序列。
为了以生成方式获得输出三元组$T$，必要的步骤是在训练期间将三元组$T$线性化为目标序列$Y$，并且在推断期间从预测序列中解线性化三元组。特别是，一个好的输出模板应该：
1）确保线性化的靶序列可以容易地去线性化为三元组的集合，
2）包含特定标记以促进标记的解码过程，
3）自由改变标记的顺序。基于上述考虑，我们提出了两个基于标记的模板$\psi a-o$和ψ$o-a$，它们在方面和观点术语之间具有不同的解码顺序，如下所示：
$${\psi }_{a\to o}\to aspect:a,opinion:o,sentiment:s$$
$${\psi }_{o\to a}\to opinion:o,aspect:a,sentiment:s$$
我们的输出模板由两部分组成：标记$\{aspect，opinion，sentiment\}$和对应的标签$\{a，o，s\}$。标记可以引导模型在下一步骤生成特定类型的标记。当输入审查包含几个三元组时，我们需要对三元组的顺序进行排序，以确保目标序列的唯一性。对于模板$\psi a\to o$，我们按照方面术语的结束索引按升序对三元组进行排序。如果一些三元组共享相同的方面术语，我们进一步按照意见术语的结束索引对它们进行排序。在获得三元组的文本片段后，我们使用特殊符号[SSEP]连接这些片段以形成最终的目标序列。

4.3 模板引导的文本生成

为了简单起见，我们以句子$X_a$和基于模板$\psi a-o$的对应目标序列$Ya$作为示例进行说明。我们首先将$X_a$输入到$Transformer$编码器中，以获得上下文特征$H^{enc}$：($T{5}_{base}$模型)
$$H^{enc}=Encoder(X_a)$$
然后，我们使用Transformer解码器来生成目标序列$Ya$。在第$t$个时间步，解码器将基于上下文特征$H^{enc}$和先前解码的令牌$y_{[1：t-1]}$来计算解码器隐藏状态$h_t$。
$$h^t=Decoder(y_{[1:t-1]},H^{enc})$$
接下来，用$h_t$计算令牌$y_t$的条件概率:
$$p(y_t|H^{enc};y_{[1:t-1]})=softmax(W^T{h}_t)$$
其中W是变换矩阵。最后，我们计算解码器输出与目标序列Ya之间的交叉熵损失La→o g:
$$L_g^{a\to o}=\sum _{i=1}^{L}logp(y_t|H^{enc};Y_{[1:t-1]})$$

4.4 面向标记的序列标记(MOSL)

在$MOSL$中，我们将通过序列标记来标记方面和意见术语。我们首先用两个线性变换从上下文特征$H^{enc}$中提取方面特征$H^a=\{h_1^a,h_2^a，\cdot \cdot \cdot ，h_L^a\}\in R^{L\times d}$(L为句子长度)和意见特征$H^a=\{h_1^o,h_2^o，\cdot \cdot \cdot ，h_L^o\}\in R^{L\times d}$ :
$$H^a=ML{P}_a(H^{enc}),H^o=ML{P}_o(H^{enc})$$
将标记对应的解码器的最后一个隐藏状态作为标记特征，包括方面标记特征$M^a=\{M_1^a,M_2^a，\cdot \cdot \cdot ，M_N^a\}$ (N为三元组个数)和意见标记特征$M^a=\{M_1^o,M_2^o，\cdot \cdot \cdot ，M_N^o\}$。然后我们计算用于序列标记的$m_i^a\in M^a$或$m_i^o\in M^o$的面向标记的特征:
$$q_{ij}^a=\sigma (W_1(h_j^a\oplus m_i^a)+b_1)$$
$$q_{ij}^o=\sigma (W_1(h_j^o\oplus m_i^o)+b_1)$$
其中σ(·)是selu激活函数，$h_j^a\in H^a$, $h_j^o\in H^o$是$aspect/opinion$特征。$W$和$b$是变换矩阵和偏差。当输入的句子包含多个三元组时，不同位置的方面/意见标记特征对应不同的标记，$Y_i^{ma}=\{y_{i1}^{ma},y_{i2}^{ma}，\cdot \cdot \cdot ，y_{iL}^{ma}\}$表示$Y^{ma}$, $Y_i^{mo}=\{Y_{i1}^{mo},Y_{i2}^{mo}，\cdot \cdot \cdot ，Y_{iL}^{mo}\}$表示$Y^{mo}$，其中$Y^{ma}$和$Y^{mo}$为序列标记中的BIO标签。我们将面向标记的特征输入到一个全连接层中，以预测方面/意见术语的标签，并得到标签集上的预测概率:
$$p_{ij}^{ma}=softmax(W_2{q}_{ij}^a+b_2)$$
$$p_{ij}^{mo}=softmax(W_2{q}_{ij}^o+b_2)$$
MOSL的训练损失定义为交叉熵损失:

式中，I(·)为指示函数，$y_{ij}^{ma}$和$y_{ij}^{mo}$为ground真值标签，C为$\{B,I,O\}$标签集。

4.5 推理过程

在推理过程中，我们采用了一种约束解码(CD)策略来保证内容和格式的合法性，这是受到Bao等人(2022)的启发; Lu等人(2021)。内容合法性是指方面/意见词在输入句中必须是一个单字或多个连续字，表达的情绪必须是积极的、中性的或消极的。格式合法性意味着生成的序列应该满足模板中定义的格式要求。
利用约束译码策略在$X_a$和$X_o$两个输入句子的基础上生成了$Y_a$和$Y_o$两个序列。然后根据定义的模板${\psi }_{a\to o}$和${\psi }_{o\to a}$将它们解线性为两个三元组$T_a$和$T_o$。我们以$T_a$与$T_o$的交集作为最终的预测结果。

5 训练目标(损失函数)

为了更好的理解双向依赖关系，也为了更少的空间开销，我们共同优化了句子和标签对$(X,T)$的两个双向模板:
$$L=\lambda (L_g^{a\to o}+L_m^{a\to o})+(1-\lambda )(L_g^{o\to a}+L_m^{o\to a})$$

6. 实验结果

6.1 对比实验

监督设置的结果。‡的基线结果来自Yan等人(2021);Xu等人(2021);陈等(2022)。我们用“†”通过使用它们发布的代码来重现生成方法。最好的和第二好的F1成绩分别用粗体和下划线表示。∗标记表示与SSI+SEL的第二佳结果相比，p < 0.01有统计学意义的改善。

6.2 消融实验

1. 双向模板的影响。表示不同解码顺序的预测结果。

2. 在监督下的消融研究结果。

3. 在Res16数据集上，低资源设置的受限解码(CD)消融研究的结果。

4. 在不同的λ设置下F1分数变化。