論文の概要: USA: Universal Sentiment Analysis Model & Construction of Japanese Sentiment Text Classification and Part of Speech Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03787v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 15:35:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 12:28:38.909031
• Title: USA: Universal Sentiment Analysis Model & Construction of Japanese Sentiment Text Classification and Part of Speech Dataset
• Title（参考訳）: USA: ユニバーサル感性分析モデルと日本語感性テキスト分類の構築と音声データセットの一部
• Authors: Chengguang Gan, Qinghao Zhang, Tatsunori Mori
• Abstract要約: 本稿では,個々の単語と全体テキスト間の相互強化効果(MRE)を活用することで,性能の向上を提案する。 本研究を支援するために,4つの新しい感性テキスト分類と音声の一部(SCPOS)データセットをアノテートした。 さらに,7ビリオンのパラメータサイズを持つユニバーサル・センチメント・アナリティクス(USA)モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sentiment analysis is a pivotal task in the domain of natural language processing. It encompasses both text-level sentiment polarity classification and word-level Part of Speech(POS) sentiment polarity determination. Such analysis challenges models to understand text holistically while also extracting nuanced information. With the rise of Large Language Models(LLMs), new avenues for sentiment analysis have opened. This paper proposes enhancing performance by leveraging the Mutual Reinforcement Effect(MRE) between individual words and the overall text. It delves into how word polarity influences the overarching sentiment of a passage. To support our research, we annotated four novel Sentiment Text Classification and Part of Speech(SCPOS) datasets, building upon existing sentiment classification datasets. Furthermore, we developed a Universal Sentiment Analysis(USA) model, with a 7-billion parameter size. Experimental results revealed that our model surpassed the performance of gpt-3.5-turbo across all four datasets, underscoring the significance of MRE in sentiment analysis.
• Abstract（参考訳）: 感性分析は自然言語処理の領域において重要な課題である。 テキストレベルの感情極性分類と単語レベルの音声(POS)の感情極性決定の両方を包含する。 このような分析は、曖昧な情報を抽出しながら、テキストを水平に理解するモデルに挑戦する。 大規模言語モデル(llm)の台頭に伴い、感情分析のための新しい道が開かれた。 本稿では,個々の単語とテキスト全体の相互強化効果(MRE)を活用することで,パフォーマンスの向上を提案する。 言葉の極性が通路の全体的感情にどのように影響するかを掘り下げる。 本研究を支援するために,既存の感情分類データセットに基づいて,4つの新しい感性テキスト分類と音声の一部(SCPOS)データセットを注釈付けした。 さらに,7ビリオンのパラメータサイズを持つユニバーサル感性分析(USA)モデルを開発した。 実験結果から, 感情分析におけるMREの重要性を実証し, gpt-3.5-turboの性能を4つのデータセットすべてで上回った。

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