論文の概要: RVISA: Reasoning and Verification for Implicit Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02340v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 15:07:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 14:56:27.090721
• Title: RVISA: Reasoning and Verification for Implicit Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: RVISA:不必要感性分析のための推論と検証
• Authors: Wenna Lai, Haoran Xie, Guandong Xu, Qing Li,
• Abstract要約: 暗黙の感情分析(ISA)は、表現に有能なキュー語が欠如していることで大きな課題となる。 本研究では,DO LLMの生成能力とED LLMの推論能力を利用した2段階推論フレームワークであるRVISAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.836998294161834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With an increasing social demand for fine-grained sentiment analysis (SA), implicit sentiment analysis (ISA) poses a significant challenge with the absence of salient cue words in expressions. It necessitates reliable reasoning to understand how the sentiment is aroused and thus determine implicit sentiments. In the era of Large Language Models (LLMs), Encoder-Decoder (ED) LLMs have gained popularity to serve as backbone models for SA applications, considering impressive text comprehension and reasoning ability among diverse tasks. On the other hand, Decoder-only (DO) LLMs exhibit superior natural language generation and in-context learning capabilities. However, their responses may contain misleading or inaccurate information. To identify implicit sentiment with reliable reasoning, this study proposes RVISA, a two-stage reasoning framework that harnesses the generation ability of DO LLMs and the reasoning ability of ED LLMs to train an enhanced reasoner. Specifically, we adopt three-hop reasoning prompting to explicitly furnish sentiment elements as cues. The generated rationales are utilized to fine-tune an ED LLM into a skilled reasoner. Additionally, we develop a straightforward yet effective verification mechanism to ensure the reliability of the reasoning learning. We evaluated the proposed method on two benchmark datasets and achieved state-of-the-art results in ISA performance.
• Abstract（参考訳）: 微粒な感情分析(SA)に対する社会的需要が増大する中、暗黙的な感情分析(ISA)は、表現に有能な口語が欠如していることで大きな課題となる。 感情がどのように刺激され、暗黙の感情が決定されるかを理解するためには、信頼できる推論が必要である。 LLM (Large Language Models) の時代、エンコーダ・デコーダ (ED) LLM は様々なタスクのテキスト理解と推論能力を考慮して、SAアプリケーションのバックボーンモデルとして人気を集めている。 一方、Decoder-only (DO) LLMは、優れた自然言語生成能力とコンテキスト内学習能力を示す。 しかし、その応答には誤った情報や不正確な情報が含まれる可能性がある。 そこで本研究では,DO LLMの生成能力とED LLMの推論能力を利用した2段階推論フレームワークであるRVISAを提案する。 具体的には、感情的要素を手がかりとして明確に表現することを促す3つのホップ推論を採用する。 生成された理性を利用してED LLMを熟練した理性体に微調整する。 さらに、推論学習の信頼性を確保するため、単純かつ効果的な検証機構を開発する。 提案手法を2つのベンチマークデータセット上で評価し,ISA性能の最先端化を実現した。

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