Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Content Understanding Toward Entity and Aspect Target Sentiment Analysis on Foundation Models

論文の概要: Deep Content Understanding Toward Entity and Aspect Target Sentiment Analysis on Foundation Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04050v1
Date: Thu, 4 Jul 2024 16:48:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-08 17:14:12.634404
Title: Deep Content Understanding Toward Entity and Aspect Target Sentiment Analysis on Foundation Models
Title（参考訳）: ファウンデーションモデルに基づくエンティティ・ターゲット感覚分析に向けた深いコンテンツ理解
Authors: Vorakit Vorakitphan, Milos Basic, Guilhaume Leroy Meline,
Abstract要約: Entity-Aspect Sentiment Triplet extract (EASTE)は、Aspect-Based Sentiment Analysisタスクである。本研究は,EASTEタスクにおける高性能化を目標とし,モデルサイズ,タイプ,適応技術がタスクパフォーマンスに与える影響について検討する。最終的には、複雑な感情分析における詳細な洞察と最先端の成果を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Introducing Entity-Aspect Sentiment Triplet Extraction (EASTE), a novel Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) task which extends Target-Aspect-Sentiment Detection (TASD) by separating aspect categories (e.g., food#quality) into pre-defined entities (e.g., meal, drink) and aspects (e.g., taste, freshness) which add a fine-gainer level of complexity, yet help exposing true sentiment of chained aspect to its entity. We explore the task of EASTE solving capabilities of language models based on transformers architecture from our proposed unified-loss approach via token classification task using BERT architecture to text generative models such as Flan-T5, Flan-Ul2 to Llama2, Llama3 and Mixtral employing different alignment techniques such as zero/few-shot learning, Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT) such as Low-Rank Adaptation (LoRA). The model performances are evaluated on the SamEval-2016 benchmark dataset representing the fair comparison to existing works. Our research not only aims to achieve high performance on the EASTE task but also investigates the impact of model size, type, and adaptation techniques on task performance. Ultimately, we provide detailed insights and achieving state-of-the-art results in complex sentiment analysis.
Abstract（参考訳）: Entity-Aspect Sentiment Triplet extract (EASTE)は、Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA)タスクで、アスペクトカテゴリ(例えば、食事、飲み物)とアスペクト(例えば、味、新鮮さ)に分離することで、ターゲット-Aspect-Sentiment Detection (TASD)を拡張する。 Flan-T5, Flan-Ul2 to Llama2, Llama3, Mixtralなどのテキスト生成モデルに対して, ゼロ/ファウショット学習, Low-Rank Adaptation (LoRA) のようなパラメータ有効微調整 (PEFT) など, 異なるアライメント技術を用いて, BERTアーキテクチャを用いたトークン分類タスクを用いて, トランスフォーマアーキテクチャに基づく言語モデルのEASTE問題解決機能を実現する。モデル性能はSamEval-2016ベンチマークデータセットで評価され、既存の研究との公正な比較を示す。本研究は,EASTEタスクにおける高い性能を達成することを目的としただけでなく,モデルサイズ,タイプ,適応技術がタスクパフォーマンスに与える影響についても検討する。最終的には、複雑な感情分析における詳細な洞察と最先端の成果を提供する。

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