En el campo de la inteligencia artificial, la Analítica de Sentimientos basada en Aspectos (ABSA, por sus siglas en inglés) busca identificar elementos clave como términos de aspecto, categorías de aspecto, términos de opinión y polaridad de sentimientos. Estos elementos son fundamentales para comprender la totalidad de los sentimientos expresados en un texto.
Una de las tareas más desafiantes dentro de la ABSA es la predicción cuádruple de sentimientos de aspecto (ASQP), que implica predecir simultáneamente los cuatro elementos mencionados anteriormente. Sin embargo, esta tarea se ve obstaculizada por la complejidad de modelar con precisión las dependencias entre los distintos elementos de sentimiento. Un desafío importante radica en la escasez de datos anotados, lo que limita la capacidad del modelo para comprender y razonar sobre las dependencias relacionales necesarias para una predicción cuádruple efectiva.
Para abordar esta problemática, se propone un enfoque innovador llamado STAR, que consiste en un marco de aumento de tareas paso a paso con aprendizaje de relaciones. Este enfoque descompone la ASQP en una serie de subtareas auxiliares con una granularidad relacional creciente. STAR construye incrementalmente datos auxiliares al agregar tareas de relación por pares y en general al conjunto de datos de entrenamiento, lo que permite al modelo capturar y componer dependencias de sentimiento de manera progresiva.
La formulación paso a paso de STAR proporciona señales de aprendizaje relacional efectivas que mejoran el rendimiento de la predicción cuádruple, especialmente en escenarios de recursos limitados. Experimentos extensos en cuatro conjuntos de datos de referencia demuestran que STAR supera consistentemente a los métodos existentes, logrando mejoras promedio de F1 de más del 2% en condiciones de recursos limitados.
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