論文の概要: Arabic aspect based sentiment analysis using BERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13290v1
• Date: Wed, 28 Jul 2021 11:34:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-29 14:03:56.090459
• Title: Arabic aspect based sentiment analysis using BERT
• Title（参考訳）: BERTを用いたアラビア語のアスペクトベース感情分析
• Authors: Mohammed M.Abdelgwad
• Abstract要約: 本稿では、BERTのような事前訓練された言語モデルからのコンテキスト埋め込みのモデリング機能について述べる。 我々は、このタスクに対処するために、シンプルだが効果的なBERTベースの神経ベースラインを構築しています。 実験結果によると, 単純な線形分類層を持つBERTアーキテクチャは, 最先端の成果を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis(ABSA) is a textual analysis methodology that defines the polarity of opinions on certain aspects related to specific targets. The majority of research on ABSA is in English, with a small amount of work available in Arabic. Most previous Arabic research has relied on deep learning models that depend primarily on context-independent word embeddings (e.g.word2vec), where each word has a fixed representation independent of its context. This article explores the modeling capabilities of contextual embeddings from pre-trained language models, such as BERT, and making use of sentence pair input on Arabic ABSA tasks. In particular, we are building a simple but effective BERT-based neural baseline to handle this task. Our BERT architecture with a simple linear classification layer surpassed the state-of-the-art works, according to the experimental results on the benchmarked Arabic hotel reviews dataset.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、特定の目標に関連する特定の側面についての意見の極性を定義するテキスト分析手法である。 ABSAに関するほとんどの研究は英語で行われており、少量の成果はアラビア語で提供されている。 これまでのアラビア語の研究のほとんどは、コンテキストに依存しない単語埋め込み(word2vecなど)に依存するディープラーニングモデルに依存している。 本稿では、BERTのような事前訓練された言語モデルからの文脈埋め込みのモデル化機能と、アラビア語のABSAタスクに入力される文ペアの利用について述べる。 特に、このタスクを処理するために、シンプルだが効果的なBERTベースの神経ベースラインを構築しています。 アラビアのホテルレビューデータセットの実験結果によると、単純な線形分類層を持つBERTアーキテクチャは最先端の成果を上回った。

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