論文の概要: On the Causal Nature of Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11055v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 04:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 15:14:36.529427
• Title: On the Causal Nature of Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 感性分析の因果性について
• Authors: Zhiheng Lyu, Zhijing Jin, Fernando Gonzalez, Rada Mihalcea, Bernhard Schoelkopf, Mrinmaya Sachan,
• Abstract要約: 感性分析(SA)は、製品レビューのようなテキストで表される感情を特定することを目的としている。 本稿では2つのタスクの組み合わせとしてSAを定式化する。 予測タスクでは,LLMの性能向上のために,サンプルの裏側にある因果関係のメカニズムを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.44087655454244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Sentiment analysis (SA) aims to identify the sentiment expressed in a text, such as a product review. Given a review and the sentiment associated with it, this paper formulates SA as a combination of two tasks: (1) a causal discovery task that distinguishes whether a review "primes" the sentiment (Causal Hypothesis C1), or the sentiment "primes" the review (Causal Hypothesis C2); and (2) the traditional prediction task to model the sentiment using the review as input. Using the peak-end rule in psychology, we classify a sample as C1 if its overall sentiment score approximates an average of all the sentence-level sentiments in the review, and C2 if the overall sentiment score approximates an average of the peak and end sentiments. For the prediction task, we use the discovered causal mechanisms behind the samples to improve the performance of LLMs by proposing causal prompts that give the models an inductive bias of the underlying causal graph, leading to substantial improvements by up to 32.13 F1 points on zero-shot five-class SA. Our code is at https://github.com/cogito233/causal-sa
• Abstract（参考訳）: 感性分析(SA)は、製品レビューのようなテキストで表される感情を特定することを目的としている。 本論文は、レビューとそれに関連する感情について、(1)レビューが感情を「主観的」にするか(Causal hypothesis C1)、またはレビューが「主観的」にするか(Causal hypothesis C2)を区別する因果的発見タスク(Cousal discovery task)、(2)レビューを入力として使用する感情をモデル化する従来の予測タスク(Causal hypothesis C2)の2つのタスクの組み合わせとして、SAを定式化する。 心理学におけるピークエンドルールを用いて、その全体感情スコアがレビュー中のすべての文レベル感情の平均を近似するとC1、全体感情スコアがピークとエンド感情の平均を近似するとC2と分類する。 予測課題では, サンプルの裏側にある因果的機構を用いて, 基礎となる因果グラフの帰納バイアスを与える因果的プロンプトを提案し, ゼロショット5級SAに対して最大32.13F1点の大幅な改善を実現した。 私たちのコードはhttps://github.com/cogito233/causal-saにあります。

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