論文の概要: Exploiting BERT to improve aspect-based sentiment analysis performance on Persian language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07510v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 16:47:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-30 06:28:32.285377
• Title: Exploiting BERT to improve aspect-based sentiment analysis performance on Persian language
• Title（参考訳）: ペルシャ語におけるアスペクトベース感情分析性能向上のためのBERTの展開
• Authors: H. Jafarian, A. H. Taghavi, A. Javaheri and R. Rawassizadeh
• Abstract要約: 本研究では,事前学習したBERTモデルを用いて,ABSAタスクにおける文ペア入力を活用する可能性を示す。 その結果,Pars-BERT事前学習モデルと自然言語推論助文(NLI-M)を用いることで,ABSAタスクの精度が91%向上することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) is a more detailed task in sentiment analysis, by identifying opinion polarity toward a certain aspect in a text. This method is attracting more attention from the community, due to the fact that it provides more thorough and useful information. However, there are few language-specific researches on Persian language. The present research aims to improve the ABSA on the Persian Pars-ABSA dataset. This research shows the potential of using pre-trained BERT model and taking advantage of using sentence-pair input on an ABSA task. The results indicate that employing Pars-BERT pre-trained model along with natural language inference auxiliary sentence (NLI-M) could boost the ABSA task accuracy up to 91% which is 5.5% (absolute) higher than state-of-the-art studies on Pars-ABSA dataset.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、テキストの特定の側面に対する意見の極性を特定することによって、感情分析においてより詳細なタスクである。 この方法は、より徹底的で有用な情報を提供するという事実から、コミュニティからより注目を集めています。 しかし、ペルシア語に関する言語固有の研究は少ない。 本研究は,ペルシャ・パルス・ABSAデータセットにおけるABSAの改善を目的とした。 本研究では,事前学習したBERTモデルを用いて,ABSAタスクにおける文ペア入力を活用する可能性を示す。 その結果,Pars-BERT事前学習モデルと自然言語推論補助文(NLI-M)を用いることで,ABSAタスクの精度が91%向上し,Pars-ABSAデータセットの最先端研究よりも5.5%高い(絶対)ことが示唆された。

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