論文の概要: Indo LEGO-ABSA: A Multitask Generative Aspect Based Sentiment Analysis for Indonesian Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01757v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 07:28:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 14:44:50.507803
• Title: Indo LEGO-ABSA: A Multitask Generative Aspect Based Sentiment Analysis for Indonesian Language
• Title（参考訳）: Indo LEGO-ABSA: インドネシア語に対するマルチタスク生成アスペクトに基づく知覚分析
• Authors: Randy Zakya Suchrady and Ayu Purwarianti
• Abstract要約: 本研究では,バハサ・インドネシアにおけるアスペクトベース感情分析において,マルチタスク学習と促進的アプローチを実装した。 Indo LEGO-ABSAはインドネシア語のホテルドメインデータセットでトレーニングされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0653921521788883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis is a method in natural language processing aimed at identifying and understanding sentiments related to specific aspects of an entity. Aspects are words or phrases that represent an aspect or attribute of a particular entity. Previous research has utilized generative pre-trained language models to perform aspect-based sentiment analysis. LEGO-ABSA is one framework that has successfully employed generative pre-trained language models in aspect-based sentiment analysis, particularly in English. LEGO-ABSA uses a multitask learning and prompting approach to enhance model performance. However, the application of this approach has not been done in the context of Bahasa Indonesia. Therefore, this research aims to implement the multitask learning and prompting approach in aspect-based sentiment analysis for Bahasa Indonesia using generative pre-trained language models. In this study, the Indo LEGO-ABSA model is developed, which is an aspect-based sentiment analysis model utilizing generative pre-trained language models and trained with multitask learning and prompting. Indo LEGO-ABSA is trained with a hotel domain dataset in the Indonesian language. The obtained results include an f1-score of 79.55% for the Aspect Sentiment Triplet Extraction task, 86.09% for Unified Aspect-based Sentiment Analysis, 79.85% for Aspect Opinion Pair Extraction, 87.45% for Aspect Term Extraction, and 88.09% for Opinion Term Extraction. Indo LEGO-ABSA adopts the LEGO-ABSA framework that employs the T5 model, specifically mT5, by applying multitask learning to train all tasks within aspect-based sentiment analysis.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース感情分析(aspect-based sentiment analysis)は、エンティティの特定の側面に関連する感情を識別し理解することを目的とした自然言語処理の手法である。 アスペクトは、特定のエンティティのアスペクトまたは属性を表す単語またはフレーズである。 従来の研究では、生成事前学習言語モデルを用いてアスペクトベースの感情分析を行っている。 LEGO-ABSAは、アスペクトベースの感情分析、特に英語において、生成事前学習言語モデルをうまく採用するフレームワークである。 LEGO-ABSAはマルチタスク学習とモデルパフォーマンス向上のためのプロンプトアプローチを使用している。 しかし、このアプローチの適用はバハサ・インドネシアの文脈では行われていない。 そこで本研究は,生成的事前学習言語モデルを用いて,バハサインドネシアのアスペクトベース感情分析において,マルチタスク学習と促進アプローチを実装することを目的としている。 本研究では,創発的事前学習言語モデルを用いたアスペクトベース感情分析モデルであるindo lego-absaモデルを開発し,マルチタスク学習とプロンプトの訓練を行った。 Indo LEGO-ABSAはインドネシア語のホテルドメインデータセットでトレーニングされている。 結果は、アスペクトセンティメントトリプレット抽出タスクのf1スコア79.55%、統一アスペクトベースセンティメント分析の86.09%、アスペクトオピニオンペア抽出の79.85%、アスペクト用語抽出の87.45%、オピニオン用語抽出の88.09%を含む。 Indo LEGO-ABSAは、アスペクトベースの感情分析ですべてのタスクをトレーニングするためにマルチタスク学習を適用することで、T5モデル、特にmT5を採用するLEGO-ABSAフレームワークを採用する。

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