コサイン類似度を超えて：アスペクトベース感情分析のためのゼロ初期化残差複素射影

arXiv cs.CL / 2026/3/31

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要点

本論文は、表現の絡み合いによって引き起こされるアスペクトベース感情分析（ABSA）の困難を扱う。具体的には、埋め込み空間においてアスペクトの意味と感情極性が混同される問題である。
ゼロ初期化残差複素射影（ZRCP）を提案し、テキスト特徴を複素意味空間へ射影する。位相が感情の極性の分離に寄与し、一方で振幅は意味の強さや語彙の豊かさを捉える。
コントラスト学習における偽のネガティブ衝突（特に頻出アスペクト）を抑えるため、本手法ではAnti-collision Masked Angle Loss（反衝突マスク角損失）を追加する。同一極性内のまとまりを維持しつつ、極性間で弁別マージンを50%以上拡大する。
実験では新たな最先端のMacro-F1 0.8851を報告している。さらに、幾何学的分析により、複素振幅への制約を強めすぎると主観的表現学習が損なわれることを示す。
全体として、本フレームワークは複素数値表現学習と損失設計を組み合わせることで、より頑健できめ細かな「感情—アスペクト」分離を実現する。

Abstract

アスペクトベース感情分析（ABSA）は、表現のもつれ（representation entanglement）によって本質的に困難に直面している。すなわち、アスペクトの意味と感情の極性が、実数値の埋め込み空間上でしばしば混同されてしまう。さらに、標準的なコントラスト学習は偽陰性の衝突（false-negative collisions）に悩まされており、頻出のアスペクトに対する性能が著しく低下する。本論文では、量子射影およびもつれ（entanglement）のアイデアに触発された、新規の枠組みとして、ゼロ初期化残差複素射影（Zero-Initialized Residual Complex Projection; ZRCP）と、アンチコリジョン・マスク角度損失（Anti-collision Masked Angle Loss）を提案する。提案手法では、テキスト特徴を複素意味空間へ射影し、位相を体系的に用いて感情の極性の混同を解きほぐすとともに、振幅が主観的記述の意味的な強度および語彙的な豊かさを符号化できるようにする。衝突のボトルネックに対処するために、極性内（intra-polarity）のアスペクトのまとまりを巧妙に維持しつつ、極性間（inter-polarity）の識別的マージンを50%以上拡大する逆衝突（anti-collision）マスクを導入する。実験結果は、本枠組みが最先端のMacro-F1スコア0.8851を達成することを示している。さらに深い幾何学的分析により、複素振幅を明示的に罰することは、主観的表現を破滅的に過正則化してしまうことが明らかになった。したがって、制約なしの振幅と位相駆動の目的関数が、頑健できめ細かな感情の分離に不可欠であることが証明される。