论文信息

论文全名
Dependency Graph Enhanced Dual-transformer Structure for Aspect-based Sentiment Classification
发表会议 ACL2020
论文地址
https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.588/
论文代码
https://github.com/tomsonsgs/DGEDT-senti-master

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论文背景

这篇论文的研究领域是自然语言处理(NLP)中的细粒度情感分析ATSC(aspect term sentiment category)。简单来说就是给出一个句子以及句子中的一个aspect，求这个aspect对于这个句子的情感极性。下图给出一个例子。
图中有两个aspect分别是memory和battery life，此外还给出了句子的语义依存关系。对于memory的情感极性是negative而对于battery life的情感极性是positive。
这篇论文的创新点是结合了transformer与基于语义依存关系的图神经网络GCN来进行分类。论文提出了DGEDT模型包括一种双向的transformer结构来支持“水平表示学习”与“基于图神经网络的表示学习”之间交互地学习。DGEDT在5个公开数据集上刷新了SOTA模型。

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论文方法

因为Transformer和GCN是DGEDT中的两种子模块，这里先简要介绍一些Transformer和GCN。
1.Transformer介绍
假设有3个矩阵Q,K,V分别代表queries,keys,values。Attention机制的计算机制如下图所示：

实际上，Transformer用的是multi-head attention机制，即将矩阵分成H份，分别计算attention。最后再拼接起来。之后再用layer normalization[1]与两层MLP来提取高维特征。公式如下


以上是Transformer的简要介绍，更详细的介绍请移步<图解Transformer（完整版）>
2.GCN介绍
GCN可以表示为如下公式，其中Aadj是图的邻接矩阵。
3.DGEDT模型
首先给出DGEDT的模型图，其中左部分为Transformer右部分为BiGCN(GCN的变种，之后再介绍)。

3.1模型整体流程：对于输入的文本，首先用BiLSTM或者BERT作为aspect-based encoder来提取隐藏的上下文信息。之后将这些表示信息输入论文提出的dual-transformer模块。最后通过max-pooling与attention机制来匹配上下文单词与aspect单词。
3.2BiGCN (Bidirectional GCN)
因为句子中的语义依存关系是存在方向的(见图1)，所以按照进边与出边使用了两个GCN。最后将两个GCN的结果拼接起来得到BiGCN的结果。
3.3BiAffine Module
DGEDT就是用BiAffine来共同地学习Transformer与BiGCN。BiAffine的思想是给定两个输入S1和S2，BiAffine公式如下

3.4整个流程
首先使用aspect-based encoder得到的上下文表示初始化Transformer和BiGCN，之后利用BiAffine来交互地学习。最后用Transformer的输出(flat with graph)作为最终表示，因为BiGCN的输出非常依靠语义依存图。
3.5 aspect-based Attention Module
经过上面的步骤就会得出句子的representation，之后用aspect representation来计算句子中每个单词的attention value。这里有一个问题就是，因为ATSC任务中aspect是包含在句子中的，为了防止这些aspect单词的attention value过大，作者设计了一种mask机制，即将aspect对应的位置与-inf相加，其他位置与0相加，之后通过softmax得到attention value。


3.6 loss Function
DGEDT使用的optimizer是standard gradient descent algorithm(SGD)算法，并且使用了L2正则化。

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实验设置

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参考文献

[1] Ba J L, Kiros J R, Hinton G E. Layer normalization[J]. arXiv preprint arXiv:1607.06450, 2016.
[2] Dependency Graph Enhanced Dual-transformer Structure for Aspect-based Sentiment Classification, https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.588/

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