연구진은 관점 기반 감성 분석(ABSA)을 위한 새로운 프레임워크 GHI를 제안했어요. GHI는 이중 구조를 활용해 다양한 언어적, 의미적 증거를 토큰-하이퍼엣지 발생 관계로 표현합니다.
6개의 표준 ABSA 벤치마크 실험 결과, GHI는 기존 모델을 능가하는 성능을 보였고, 특히 SemEval 도메인에서 뛰어났어요.
GHI는 247M 파라미터로 11B 파라미터의 Flan-T5 기반 모델에 버금가는 성능을 보이며, ARTS 데이터셋에서도 안정적인 성능을 유지했어요.