論文の概要: It is Simple Sometimes: A Study On Improving Aspect-Based Sentiment Analysis Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20703v1
- Date: Fri, 31 May 2024 08:57:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-03 14:57:18.187325
- Title: It is Simple Sometimes: A Study On Improving Aspect-Based Sentiment Analysis Performance
- Title（参考訳）: 単純な場合:アスペクトベースの感性分析性能の改善に関する研究
- Authors: Laura Cabello, Uchenna Akujuobi,
- Abstract要約: タスク記述にNLP関連タスクプレフィックスを付加することにより、命令学習パラダイムの拡張であるPFInstructを提案する。
この単純なアプローチは全てのテストされたSemEvalサブタスクのパフォーマンスを改善し、ATEサブタスク(Rest14)の以前の状態(SOTA)を+3.28 F1スコア、AOOEサブタスクの平均+5.43 F1スコアで上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.951769809066429
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) involves extracting opinions from textual data about specific entities and their corresponding aspects through various complementary subtasks. Several prior research has focused on developing ad hoc designs of varying complexities for these subtasks. In this paper, we present a generative framework extensible to any ABSA subtask. We build upon the instruction tuned model proposed by Scaria et al. (2023), who present an instruction-based model with task descriptions followed by in-context examples on ABSA subtasks. We propose PFInstruct, an extension to this instruction learning paradigm by appending an NLP-related task prefix to the task description. This simple approach leads to improved performance across all tested SemEval subtasks, surpassing previous state-of-the-art (SOTA) on the ATE subtask (Rest14) by +3.28 F1-score, and on the AOOE subtask by an average of +5.43 F1-score across SemEval datasets. Furthermore, we explore the impact of the prefix-enhanced prompt quality on the ABSA subtasks and find that even a noisy prefix enhances model performance compared to the baseline. Our method also achieves competitive results on a biomedical domain dataset (ERSA).
- Abstract（参考訳）: Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)は、様々な補完的なサブタスクを通じて、特定の実体とその対応する側面に関するテキストデータから意見を抽出する。
いくつかの先行研究は、これらのサブタスクの様々な複雑さのアドホックデザインの開発に重点を置いている。
本稿では,任意のABSAサブタスクに拡張可能な生成フレームワークを提案する。
我々は,Scanaria et al (2023) が提案した命令調律モデルに基づいて,タスク記述を伴う命令ベースモデルと,ABSAサブタスクにおけるコンテキスト内例を提示する。
タスク記述にNLP関連タスクプレフィックスを付加することにより、この命令学習パラダイムの拡張であるPFInstructを提案する。
この単純なアプローチにより、テスト対象のSemEvalサブタスク全体のパフォーマンスが向上し、ATEサブタスク(Rest14)の以前のステート・オブ・ザ・アート(SOTA)を+3.28 F1スコア、AOOEサブタスクの+5.43 F1スコアを、SemEvalデータセット全体の平均+5.43 F1スコアで上回った。
さらに, ABSAサブタスクに対するプレフィックス強化プロンプト品質の影響について検討し, ノイズプレフィックスでもベースラインと比較してモデル性能が向上することが確認された。
また,本手法は,生物医学領域データセット(ERSA)上での競争結果も達成する。
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