論文の概要: Implicit Sentiment Analysis Based on Chain of Thought Prompting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12157v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 06:55:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 14:53:12.301429
- Title: Implicit Sentiment Analysis Based on Chain of Thought Prompting
- Title（参考訳）: 思考プロンプトの連鎖に基づくインプシット・センシティメント分析
- Authors: Zhihua Duan, Jialin Wang,
- Abstract要約: 本稿では,思考の感覚分析(SAoT)フレームワークを紹介する。
このフレームワークはまず、常識と思考連鎖能力を用いてテキストの暗黙的な側面と意見を分析する。
このモデルは、レストランレビュー1120とラップトップレビュー638からなるSemEval 2014データセットで評価されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4582633500696451
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Implicit Sentiment Analysis (ISA) is a crucial research area in natural language processing. Inspired by the idea of large language model Chain of Thought (CoT), this paper introduces a Sentiment Analysis of Thinking (SAoT) framework. The framework first analyzes the implicit aspects and opinions in the text using common sense and thinking chain capabilities. Then, it reflects on the process of implicit sentiment analysis and finally deduces the polarity of sentiment. The model is evaluated on the SemEval 2014 dataset, consisting of 1120 restaurant reviews and 638 laptop reviews. The experimental results demonstrate that the utilization of the ERNIE-Bot-4+SAoT model yields a notable performance improvement. Specifically, on the restaurant dataset, the F1 score reaches 75.27, accompanied by an ISA score of 66.29. Similarly, on the computer dataset, the F1 score achieves 76.50, while the ISA score amounts to 73.46. Comparatively, the ERNIE-Bot-4+SAoT model surpasses the BERTAsp + SCAPt baseline by an average margin of 47.99%.
- Abstract（参考訳）: Implicit Sentiment Analysis (ISA) は自然言語処理において重要な研究分野である。
本稿では,大規模言語モデルであるChain of Thought(CoT)のアイデアに触発されて,思考の感覚分析(SAoT)フレームワークを紹介する。
このフレームワークはまず、常識と思考連鎖能力を用いてテキストの暗黙的な側面と意見を分析する。
そして、暗黙の感情分析の過程を反映し、最終的に感情の極性を推論する。
このモデルは、レストランレビュー1120とラップトップレビュー638からなるSemEval 2014データセットで評価されている。
実験の結果,ERNIE-Bot-4+SAoTモデルの利用により,顕著な性能向上が得られた。
具体的には、レストランのデータセットにおいて、F1スコアは75.27、ISAスコアは66.29である。
同様に、コンピュータデータセット上では、F1スコアは76.50であり、ISAスコアは73.46である。
ERNIE-Bot-4+SAoTモデルはBERTAsp+SCAPtベースラインを47.99%上回る。
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