論文の概要: Analysis of the Evolution of Advanced Transformer-Based Language Models: Experiments on Opinion Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03235v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 01:10:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 15:53:58.515560
• Title: Analysis of the Evolution of Advanced Transformer-Based Language Models: Experiments on Opinion Mining
• Title（参考訳）: 高度なトランスフォーマーに基づく言語モデルの進化の分析:オピニオンマイニング実験
• Authors: Nour Eddine Zekaoui, Siham Yousfi, Maryem Rhanoui, Mounia Mikram
• Abstract要約: 本稿では,最先端のトランスフォーマーに基づく言語モデルの意見マイニングにおける挙動について検討する。 私たちの比較研究は、フォーカスするアプローチに関して、プロダクションエンジニアがリードし、道を開く方法を示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Opinion mining, also known as sentiment analysis, is a subfield of natural language processing (NLP) that focuses on identifying and extracting subjective information in textual material. This can include determining the overall sentiment of a piece of text (e.g., positive or negative), as well as identifying specific emotions or opinions expressed in the text, that involves the use of advanced machine and deep learning techniques. Recently, transformer-based language models make this task of human emotion analysis intuitive, thanks to the attention mechanism and parallel computation. These advantages make such models very powerful on linguistic tasks, unlike recurrent neural networks that spend a lot of time on sequential processing, making them prone to fail when it comes to processing long text. The scope of our paper aims to study the behaviour of the cutting-edge Transformer-based language models on opinion mining and provide a high-level comparison between them to highlight their key particularities. Additionally, our comparative study shows leads and paves the way for production engineers regarding the approach to focus on and is useful for researchers as it provides guidelines for future research subjects.
• Abstract（参考訳）: オピニオンマイニング(英: opinion mining)または感情分析(英: sentiment analysis)は、自然言語処理(nlp)のサブフィールドであり、主観的な情報をテキスト素材で識別し抽出することに焦点を当てている。 これには、テキストの全体感情(例えば、肯定的または否定的)を決定することや、高度な機械学習とディープラーニング技術の使用を含む、テキストで表される特定の感情や意見を特定することが含まれる。 近年、トランスフォーマティブ言語モデルによって、注意機構と並列計算により、人間の感情分析のタスクが直感的になる。 これらのアドバンテージは、シーケンシャルな処理に多くの時間を費やすリカレントニューラルネットワークとは異なり、言語的なタスクにおいてそのようなモデルを非常に強力にします。 本論文は,最先端のトランスフォーマー言語モデルにおける意見マイニングの挙動を考察し,それらの特徴を強調するハイレベルな比較を行った。 さらに,本研究では,今後の研究課題のガイドラインとして,生産技術者が焦点を絞るアプローチを導いた上で,研究者にとって有用であることを示す。

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