論文の概要: ATESA-B{\AE}RT: A Heterogeneous Ensemble Learning Model for Aspect-Based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15920v1
• Date: Sat, 29 Jul 2023 07:35:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 18:46:19.679541
• Title: ATESA-B{\AE}RT: A Heterogeneous Ensemble Learning Model for Aspect-Based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: ATESA-B{\AE}RT:アスペクトベース感覚分析のための異種アンサンブル学習モデル
• Authors: Elena-Simona Apostol and Alin-Georgian Pisic\u{a} and Ciprian-Octavian Truic\u{a}
• Abstract要約: Aspect-Based Sentiment Analysisのための異種アンサンブル学習モデルであるATESA-BaERTを提案する。 サブタスク毎に6つのトランスフォーマーベースの学習者に対して,textitargmaxマルチクラス分類を用いる。 2つのデータセットの実験は、ATESA-BAERTが現在の最先端ソリューションより優れていることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5156484100374059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The increasing volume of online reviews has made possible the development of sentiment analysis models for determining the opinion of customers regarding different products and services. Until now, sentiment analysis has proven to be an effective tool for determining the overall polarity of reviews. To improve the granularity at the aspect level for a better understanding of the service or product, the task of aspect-based sentiment analysis aims to first identify aspects and then determine the user's opinion about them. The complexity of this task lies in the fact that the same review can present multiple aspects, each with its own polarity. Current solutions have poor performance on such data. We address this problem by proposing ATESA-B{\AE}RT, a heterogeneous ensemble learning model for Aspect-Based Sentiment Analysis. Firstly, we divide our problem into two sub-tasks, i.e., Aspect Term Extraction and Aspect Term Sentiment Analysis. Secondly, we use the \textit{argmax} multi-class classification on six transformers-based learners for each sub-task. Initial experiments on two datasets prove that ATESA-B{\AE}RT outperforms current state-of-the-art solutions while solving the many aspects problem.
• Abstract（参考訳）: オンラインレビューの増加により、異なる製品やサービスに関する顧客の意見を決定するための感情分析モデルの開発が可能となった。 これまで、感情分析はレビューの全体極性を決定する効果的なツールであることが証明されてきた。 サービスや製品をよりよく理解するために,アスペクトレベルの粒度を向上するために,アスペクトベースの感情分析の課題は,まずアスペクトを特定し,ユーザの意見を決定することである。 このタスクの複雑さは、同じレビューがそれぞれ独自の極性を持つ複数の側面を提示できるという事実にある。 現在のソリューションはそのようなデータではパフォーマンスが悪い。 Aspect-Based Sentiment Analysisのための異種アンサンブル学習モデルであるATESA-B{\AE}RTを提案することでこの問題に対処する。 まず,問題を2つのサブタスク,すなわちアスペクト項抽出とアスペクト項知覚分析に分割する。 第2に、サブタスク毎に6つのトランスフォーマーベースの学習者に対して、textit{argmax}マルチクラス分類を用いる。 2つのデータセットの初期実験は、ATESA-B{\AE}RTが多くの問題を解きながら現在の最先端のソリューションより優れていることを証明している。

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