論文の概要: InstructABSA: Instruction Learning for Aspect Based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08624v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 23:29:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 16:26:13.433502
• Title: InstructABSA: Instruction Learning for Aspect Based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: InstructABSA:Aspect Based Sentiment Analysisのための指導学習
• Authors: Kevin Scaria and Himanshu Gupta and Saurabh Arjun Sawant and Swaroop Mishra and Chitta Baral
• Abstract要約: 本稿では,すべてのABSAサブタスクに対して,命令学習パラダイムを用いたアスペクトベース感性分析(ABSA)のインストラクトABSAを提案する。 提案手法は,各トレーニングサンプルに対して正,負,中立の例を導入し,各ABSAサブタスクに対してモデル(Tk-インストラクトベース)をチューニングし,大幅な性能改善を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.07000677120042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present InstructABSA, Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) using instruction learning paradigm for all ABSA subtasks: Aspect Term Extraction (ATE), Aspect Term Sentiment Classification (ATSC), and Joint Task modeling. Our method introduces positive, negative, and neutral examples to each training sample, and instruction tunes the model (Tk-Instruct Base) for each ABSA subtask, yielding significant performance improvements. Experimental results on the Sem Eval 2014 dataset demonstrate that InstructABSA outperforms the previous state-of-the-art (SOTA) approaches on all three ABSA subtasks (ATE, ATSC, and Joint Task) by a significant margin, outperforming 7x larger models. In particular, InstructABSA surpasses the SOTA on the restaurant ATE subtask by 7.31% points and on the Laptop Joint Task by 8.63% points. Our results also suggest a strong generalization ability to unseen tasks across all three subtasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,全ABSAサブタスクに対して,Aspect Term extract (ATE), Aspect Term Sentiment Classification (ATSC), Joint Task Modeling という命令学習パラダイムを用いた InstructABSA, Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) を提案する。 本手法は,各トレーニングサンプルに正,負,中立のサンプルを導入し,各absaサブタスクのモデル(tk-instruct base)をチューニングし,大幅なパフォーマンス向上を実現する。 Sem Eval 2014データセットの実験結果によると、InstructABSAは以前の3つのABSAサブタスク(ATE、ATSC、ジョイントタスク)において7倍の精度で、従来の最先端(SOTA)アプローチよりも優れていた。 特に、InstructABSAはレストランATEサブタスクのSOTAを7.31%、ラップトップジョイントタスクのSOTAを8.63%上回る。 また,3つのサブタスクすべてにまたがってタスクを発見できる強力な一般化能力が示唆された。

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