論文の概要: Generating Effective Ensembles for Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16700v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 16:14:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 20:12:38.623313
• Title: Generating Effective Ensembles for Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 感性分析のための効果的なアンサンブルの生成
• Authors: Itay Etelis, Avi Rosenfeld, Abraham Itzhak Weinberg, David Sarne
• Abstract要約: 感性分析におけるこれらのアンサンブルの精度をさらに向上させる鍵は、トランスフォーマーだけでなく、従来のNLPモデルを含めることである。 8つの標準SAデータセットにわたる実証研究により、HECを介して構築されたモデルタイプを組み込んだアンサンブルが、従来のアンサンブルよりも大幅に優れていたことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.178382980763477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, transformer models have revolutionized Natural Language Processing (NLP), achieving exceptional results across various tasks, including Sentiment Analysis (SA). As such, current state-of-the-art approaches for SA predominantly rely on transformer models alone, achieving impressive accuracy levels on benchmark datasets. In this paper, we show that the key for further improving the accuracy of such ensembles for SA is to include not only transformers, but also traditional NLP models, despite the inferiority of the latter compared to transformer models. However, as we empirically show, this necessitates a change in how the ensemble is constructed, specifically relying on the Hierarchical Ensemble Construction (HEC) algorithm we present. Our empirical studies across eight canonical SA datasets reveal that ensembles incorporating a mix of model types, structured via HEC, significantly outperform traditional ensembles. Finally, we provide a comparative analysis of the performance of the HEC and GPT-4, demonstrating that while GPT-4 closely approaches state-of-the-art SA methods, it remains outperformed by our proposed ensemble strategy.
• Abstract（参考訳）: 近年、トランスフォーマーモデルは自然言語処理(NLP)に革命をもたらし、感性分析(SA)など様々なタスクで例外的な成果を上げている。 そのため、現在のSAの最先端のアプローチは、主にトランスフォーマーモデルのみに依存しており、ベンチマークデータセット上で印象的な精度レベルを実現している。 本稿では, トランスモデルよりもトランスモデルの方が劣っているにもかかわらず, トランスモデルだけでなく, 従来のNLPモデルも組み込むことで, SAのアンサンブルの精度を向上する鍵となることを示す。 しかし、実証的に示すように、これはアンサンブルの構築方法の変更を必要とし、特に我々が提示する階層型アンサンブル構成(HEC)アルゴリズムに依存している。 8つの標準SAデータセットにわたる実証研究により、HECを介して構築されたモデルタイプを組み込んだアンサンブルが、従来のアンサンブルよりも大幅に優れていることが明らかになった。 最後に, HEC と GPT-4 の性能の比較分析を行い, GPT-4 が最先端の SA 手法に近づきつつも, 提案したアンサンブル戦略に勝っていることを示す。

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