論文の概要: Solving Aspect Category Sentiment Analysis as a Text Generation Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07310v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 12:25:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 13:56:33.561198
• Title: Solving Aspect Category Sentiment Analysis as a Text Generation Task
• Title（参考訳）: テキスト生成タスクとしてのアスペクトカテゴリ感情分析の解法
• Authors: Jian Liu, Zhiyang Teng, Leyang Cui, Hanmeng Liu, Yue Zhang
• Abstract要約: 我々は、ACSAタスクを自然言語生成タスクにキャストすることで、事前訓練された言語モデルを利用するより直接的な方法を検討する。 本手法は,事前学習中のタスク設定を直接追従することで,セq2seq言語モデルにおける事前学習された知識のより直接的な利用を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.120632067615567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Aspect category sentiment analysis has attracted increasing research attention. The dominant methods make use of pre-trained language models by learning effective aspect category-specific representations, and adding specific output layers to its pre-trained representation. We consider a more direct way of making use of pre-trained language models, by casting the ACSA tasks into natural language generation tasks, using natural language sentences to represent the output. Our method allows more direct use of pre-trained knowledge in seq2seq language models by directly following the task setting during pre-training. Experiments on several benchmarks show that our method gives the best reported results, having large advantages in few-shot and zero-shot settings.
• Abstract（参考訳）: カテゴリーの感情分析は研究の注目を集めている。 支配的な手法は、効果的なアスペクトカテゴリ固有の表現を学び、事前訓練された表現に特定の出力層を追加することで、事前学習された言語モデルを利用する。 本稿では、ACSAタスクを自然言語生成タスクにキャストし、自然言語文を用いて出力を表現することにより、事前学習された言語モデルを利用する方法を考える。 本手法は,事前学習中のタスク設定を直接追従することで,セq2seq言語モデルにおける事前学習知識のより直接的な利用を可能にする。 いくつかのベンチマーク実験から,提案手法は最良な結果をもたらすことが示され,ショット数やゼロショットの設定において大きな利点がある。

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