[标题]
《Relational Graph Attention Network for Aspect-based Sentiment Analysis》
[代码地址]
https://github.com/shenwzh3/RGAT-ABSA
[知识储备]
目录
一、背景与概览
1.1 相关研究
"great food but the service was dreadful"一句话中，"food"和"service"是aspects，"great"和"dreadful"是opinion words。如何把这两者connect起来，是任务的核心。
1.2 贡献点
- 发现"任务相关的语法结构"能够解决GNN的问题，并提出了一种新的面向aspects的依赖树结构(三步)
- 使用外部的parser得到dependency tree
- 把一个目标aspect作为root
- 对树进行修剪，只保留与aspects有直接依赖关系的边
- 提出GAT用于编码dependency tree
1.3 相关工作
- attention mechanism
“So delicious was the noodles but terrible vegetables”，对于这样的一句话，terrible这个opinion words会比delicious更接近noodles这个aspects，进而获得更高的权重、产生错误。 - hand-crafted syntactic rules
受到各种限制 - Dependency-based parse trees、
[在给定parse trees的情况下]，利用递归神经网络对整个依赖树从叶到根进行编码，或者计算内部节点之间的句子用于attention weight decay。 - GNN
使用GNN来从依赖树中学习到表示有三个缺点:1. 表明aspects和opinion words之间的依赖关系被忽略了；2. 根据经验，只有解析树的一小部分与此任务有关，没有必要对整个树进行编码 3. 编码过程是依赖于树的，这使得在优化时批处理操作不方便!!!
二、模型
2.1 attention还是syntax
如上图所示，基于attention的序列模型，在(b)中错误的把"like"这个介词赋予了很高的权重；在©中错误的把"dried but"赋予了很高的权重。而如果直接基于句子的语法结构，问题则得到解决。
2.2 以aspect为方向的依赖树
大致分为四个步骤:
- 使用外部dependency parser得到dependency tree
- 把target aspect作为root
- 保留所有原先与root这个词(也有可能是一个span，如上图的[noise level])相连的边
- 舍弃所有原先与root不相连的边
两个不懂的地方:
- 转化过的tree中，"the"和"unbearable"对于"noise level"的方向
- "noise level"对于"was"的distance
两个注意的地方:
- 对于多个aspect的句子，单独建树
- distance=∞ if distance > 4
2.3 GAT(Graph Attention Network)
其中的attention代表点积。
GAT沿着依赖的路径聚合了邻接节点，但没有把依赖关系本身考虑进来。
2.4 RGAT(Relational Graph Attention Network)
额外增加relational heads。
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2.5 train object
h a l h_a^l hal是第l层R-GAT，aspect节点的输出。
三、实验与评估
- 使用Biaffine Parser
- dependency relation embeddings 为300维
- word embedding 为300维glove
四、结论与个人总结
不是很懂
五、个人参考
https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/611222866
https://www.zhihu.com/question/275866887
六、bert
如果使用bert，单词会被tokenize成子词，那么如何得到单词的embedding呢？
feature = torch.stack([torch.index_select(f, 0, w_i)
for f, w_i in zip(feature_output, word_indexer)])
这篇的做法是：用子词段中的第一个子词的向量来作为这个单词的向量表示。