TCDA: Thread-beperkt discoursbewust modelleren voor conversatiegevoelsquadruple-analyse
TCDA: Thread-Constrained Discourse-Aware Modeling for Conversational Sentiment Quadruple Analysis
May 3, 2026
Auteurs: Xinran Li, Xinze Che, Yifan Lyu, Zhiqi Huang, Xiujuan Xu
cs.AI
Samenvatting
Conversationele Aspect-gebaseerde Sentiment Vierluik Analyse (DiaASQ) moet de complexe onderlinge relaties in meerdere dialoogronden vastleggen. Bestaande methoden gebruiken meestal eenvoudige Grafische Convolutionele Netwerken (GCN), die structurele ruis introduceren en de temporele volgorde van de dialogen niet in overweging nemen, of gebruiken standaard RoPE, dat relatieve afstanden impliciet vastlegt in een platte reeks, maar het token-level syntactische ordent niet duidelijk kan scheiden van de utterance-level voortgang, en kan lijden onder het Afstandsverdunningsprobleem. Om deze problemen aan te pakken, stellen we een nieuw raamwerk voor dat Thread-Beperkte Gerichte Acyclische Grafen (TC-DAG) en Discourse-Bewuste Roterende Positie-inbedding (D-RoPE) combineert. Specifiek filtert TC-DAG ruis tussen threads op basis van threadbeperkingen, behoudt globale connectiviteit via root-anchering, en integreert de temporele volgorde van de dialogen. D-RoPE aligneert multi-layer semantiek met dual-stream projectie en multi-schaal frequentiesignalen, legt thread-afhankelijkheden vast met boomachtige afstanden, en verlicht het token-level Afstandsverdunningsprobleem door utterance-level voortgangen te incorporeren. Experimentele resultaten op twee benchmarkdatasets tonen aan dat ons raamwerk state-of-the-art prestaties bereikt.
English
Conversational Aspect-based Sentiment Quadruple Analysis (DiaASQ) needs to capture the complex interrelationships in multiple rounds of dialogues. Existing methods usually employ simple Graph Convolutional Networks (GCN), which introduce structural noise and fail to consider the temporal sequence of the dialogues, or use standard RoPE, which implicitly captures relative distances in a flat sequence but cannot clearly separate the token-level syntactic order from the utterance-level progression, and may suffer from the Distance Dilution problem. To address these issues, we propose a new framework that combines Thread-Constrained Directed Acyclic Graph (TC-DAG) and Discourse-Aware Rotary Position Embedding (D-RoPE). Specifically, TC-DAG filters out cross-thread noise based on thread constraints, maintains global connectivity through root anchoring, and incorporates the temporal sequence of the dialogues. D-RoPE aligns multi-layer semantics using dual-stream projection and multi-scale frequency signals, captures thread dependencies using tree-like distances, and alleviates the token-level Distance Dilution problem by incorporating utterance-level progressions. Experimental results on two benchmark datasets demonstrate that our framework achieves state-of-the-art performance.