Core Concepts
다변량 인과 추론을 사용하여 감정 분석의 편향을 제거하는 DINER 프레임워크를 제안합니다.
Abstract
DINER 프레임워크는 다변량 인과 추론을 기반으로 한 새로운 방법론으로, 감정 분석의 편향을 효과적으로 제거합니다.
다변량 인과 추론을 사용하여 감정 분석의 편향을 해결하는 방법을 제시합니다.
DINER은 리뷰와 타겟 측면의 편향을 동시에 처리하는 효과적인 방법을 제공합니다.
Abstract
ABSA 모델의 편향을 해결하기 위해 다변량 인과 추론을 사용하는 DINER 프레임워크를 제안합니다.
DINER은 리뷰와 타겟 측면의 편향을 효과적으로 제거하는 새로운 방법론을 소개합니다.
Introduction
ABSA는 특정 측면에 대한 감정의 극성을 분류하는 것을 목표로 합니다.
DINER은 다변량 인과 추론을 사용하여 ABSA의 편향을 효과적으로 제거하는 방법을 제시합니다.
Methods
DINER은 리뷰와 타겟 측면의 편향을 각각 다른 방법으로 처리합니다.
리뷰 브랜치에는 역문턱 조정 방법을 사용하여 간접적인 혼란을 해소합니다.
타겟 브랜치에는 대조적 추론 방법을 사용하여 직접적인 상관 관계를 제거합니다.
Stats
대부분의 현재의 편향 제거 방법은 단일 변수 인과 추론에 기반하고 있습니다.
DINER은 다변량 인과 추론을 사용하여 ABSA의 편향을 효과적으로 제거합니다.
Quotes
"Recent methods focus on debiasing, which can be categorized into argumentation-based methods, reweight training-based methods, and causal inference-based methods."
"DINER proposes a novel framework based on multi-variable causal inference for debiasing ABSA."