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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08624v6
• Date: Mon, 13 Nov 2023 17:56:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 22:30:12.497245
• 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 Siddharth Goyal and Saurabh Arjun Sawant and Swaroop Mishra and Chitta Baral
• Abstract要約: InstructABSAは、Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)サブタスクのための命令学習パラダイムである。 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,ABSAサブタスクのモデル(Tk-インストラクト)を指導し,大幅な性能向上をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.188050006989144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce InstructABSA, an instruction learning paradigm for Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) subtasks. Our method introduces positive, negative, and neutral examples to each training sample, and instruction tune the model (Tk-Instruct) for ABSA subtasks, yielding significant performance improvements. Experimental results on the Sem Eval 2014, 15, and 16 datasets demonstrate that InstructABSA outperforms the previous state-of-the-art (SOTA) approaches on Term Extraction (ATE), Sentiment Classification(ATSC) and Sentiment Pair Extraction (ASPE) subtasks. In particular, InstructABSA outperforms the previous state-of-the-art (SOTA) on the Rest14 ATE subtask by 5.69% points, the Rest15 ATSC subtask by 9.59% points, and the Lapt14 AOPE subtask by 3.37% points, surpassing 7x larger models. We also get competitive results on AOOE, AOPE, and AOSTE subtasks indicating strong generalization ability to all subtasks. Exploring sample efficiency reveals that just 50% train data is required to get competitive results with other instruction tuning approaches. Lastly, we assess the quality of instructions and observe that InstructABSA's performance experiences a decline of ~10% when adding misleading examples.
• Abstract（参考訳）: InstructABSAは,Aspect-Based Sentiment Analysis(ABSA)サブタスクのための指導学習パラダイムである。 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,ABSAサブタスクのモデル(Tk-インストラクト)を指導し,大幅な性能向上をもたらす。 Sem Eval 2014 15 16データセットの実験結果から、InstructABSAは、ターム抽出(ATE)、センティメント分類(ATSC)、センティメントペア抽出(ASPE)サブタスクにおいて、以前の最先端(SOTA)アプローチよりも優れていることが示された。 特に、InstructABSAは、Rest14 ATEサブタスクの以前の最先端(SOTA)を5.69%、Rest15 ATSCサブタスクを9.59%、Lapt14 AOPEサブタスクを3.37%、より大きなモデルを7倍に上回っている。 また,AOOE,AOPE,AOSTEのサブタスクに対して,全てのサブタスクに対して強力な一般化能力を示す競争結果を得た。 サンプル効率を調べることで、他の命令チューニングアプローチと競合する結果を得るためには、わずか50%のトレーニングデータが必要であることが分かる。 最後に、指示の質を評価し、instructabsaのパフォーマンスが誤解を招く例を追加すると10%程度低下するのを観察します。

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