論文の概要: Korean Aspect-Based Sentiment Analysis via Implicit-Feature Alignment with Corpus Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00342v3
• Date: Sat, 20 Jul 2024 09:32:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 00:42:21.560763
• Title: Korean Aspect-Based Sentiment Analysis via Implicit-Feature Alignment with Corpus Filtering
• Title（参考訳）: コーパスフィルタを用いた不特定機能アライメントによる韓国のアスペクトベース感性分析
• Authors: Kibeom Nam,
• Abstract要約: 韓国のレストランレビューに対するアスペクトベース感性分析(ABSA)の調査は特に欠落している。 韓国語などの低リソース言語におけるABSAの直感的で効果的なフレームワークを提案する。 英語のABSAと比較すると,F1スコアと精度に約3%の差が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Investigations into Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) for Korean restaurant reviews are notably lacking in the existing literature. Our research proposes an intuitive and effective framework for ABSA in low-resource languages such as Korean. It optimizes prediction labels by integrating translated benchmark and unlabeled Korean data. Using a model fine-tuned on translated data, we pseudo-labeled the actual Korean NLI set. Subsequently, we applied LaBSE and MSP-based filtering to this pseudo-NLI set as implicit feature, enhancing Aspect Category Detection and Polarity determination through additional training. Incorporating dual filtering, this model bridged dataset gaps, achieving positive results in Korean ABSA with minimal resources. Through additional data injection pipelines, our approach aims to utilize high-resource data and construct effective models within communities, whether corporate or individual, in low-resource language countries. Compared to English ABSA, our framework showed an approximately 3% difference in F1 scores and accuracy. We release the dataset and our code for Korean ABSA, at this link.
• Abstract（参考訳）: 韓国のレストランレビューに対するアスペクトベース感性分析(ABSA)の調査は、既存の文献に特に欠落している。 本研究は,韓国語などの低リソース言語におけるABSAの直感的で効果的な枠組みを提案する。 翻訳されたベンチマークと未ラベルの韓国データを統合することで、予測ラベルを最適化する。 翻訳データに基づいて微調整されたモデルを用いて,実際の韓国のNLI集合を擬似ラベルした。 その後,この擬似NLI集合にLaBSEとMSPに基づくフィルタリングを適用し,追加訓練によりアスペクトカテゴリー検出と極性判定を増強した。 二重フィルタリングを取り入れたこのモデルはデータセットギャップを橋渡しし、最小限のリソースを持つ韓国のABSAで肯定的な結果を得た。 新たなデータ注入パイプラインを通じて,低リソースの言語国において,高リソースのデータを活用し,企業や個人を問わず,コミュニティ内で効果的なモデルを構築することを目的としている。 英語のABSAと比較すると,F1スコアと精度に約3%の差が認められた。 このリンクで、韓国のABSAのためのデータセットとコードをリリースします。

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