論文の概要: Deep Learning Brasil at ABSAPT 2022: Portuguese Transformer Ensemble Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05051v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 22:58:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 16:30:17.489507
• Title: Deep Learning Brasil at ABSAPT 2022: Portuguese Transformer Ensemble Approaches
• Title（参考訳）: ABSAPT 2022のディープラーニングブラジル: ポルトガルのトランスフォーマーアンサンブルアプローチ
• Authors: Juliana Resplande Santanna Gomes, Eduardo Augusto Santos Garcia, Adalberto Ferreira Barbosa Junior, Ruan Chaves Rodrigues, Diogo Fernandes Costa Silva, Dyonnatan Ferreira Maia, N\'adia F\'elix Felipe da Silva, Arlindo Rodrigues Galv\~ao Filho and Anderson da Silva Soares
• Abstract要約: IberleF 2022において、ポルトガルにおけるアスペクトベース感性分析(ABSAPT)2022への参加について紹介する。 ABSA(英: ABSA)とは、ある文においてアスペクトと呼ばれる全ての実体の個人の感情極性(英語版)を分類することを目的とするタスクである。 両サブタスクで最新の結果が得られるような,最高のパフォーマンスシステムを提案しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21789372215046793
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) is a task whose objective is to classify the individual sentiment polarity of all entities, called aspects, in a sentence. The task is composed of two subtasks: Aspect Term Extraction (ATE), identify all aspect terms in a sentence; and Sentiment Orientation Extraction (SOE), given a sentence and its aspect terms, the task is to determine the sentiment polarity of each aspect term (positive, negative or neutral). This article presents we present our participation in Aspect-Based Sentiment Analysis in Portuguese (ABSAPT) 2022 at IberLEF 2022. We submitted the best performing systems, achieving new state-of-the-art results on both subtasks.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベース感性分析(Aspect-based Sentiment Analysis、ABSA)は、アスペクトと呼ばれるすべてのエンティティの個人の感情極性を文で分類することを目的とするタスクである。 タスクは2つのサブタスクから構成される: アスペクト項抽出(ATE)、文中のすべてのアスペクト項の識別、およびセンチメント指向抽出(SOE)、文とそのアスペクト項が与えられた場合、そのタスクは各アスペクト項(正、負、中性)の感情極性を決定することである。 本稿では,IberleF 2022におけるAspect-Based Sentiment Analysis in Portuguese (ABSAPT) 2022への参加について述べる。 両サブタスクで最新の結果が得られるような,最高のパフォーマンスシステムを提案しました。

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