Fugu-MT 論文翻訳(概要): Instruct-DeBERTa: A Hybrid Approach for Aspect-based Sentiment Analysis on Textual Reviews

論文の概要: Instruct-DeBERTa: A Hybrid Approach for Aspect-based Sentiment Analysis on Textual Reviews

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13202v1
Date: Fri, 23 Aug 2024 16:31:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-26 14:20:44.801713
Title: Instruct-DeBERTa: A Hybrid Approach for Aspect-based Sentiment Analysis on Textual Reviews
Title（参考訳）: Instruct-DeBERTa:テキストレビューにおけるアスペクトベース感性分析のためのハイブリッドアプローチ
Authors: Dineth Jayakody, A V A Malkith, Koshila Isuranda, Vishal Thenuwara, Nisansa de Silva, Sachintha Rajith Ponnamperuma, G G N Sandamali, K L K Sudheera,
Abstract要約: Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA)は自然言語処理(NLP)における重要な課題である従来の感情分析手法は、全体的な感情を決定するのに有用だが、特定の製品やサービス機能に関する暗黙の意見を見逃すことが多い。本稿では、レキシコンベースのアプローチから機械学習まで、ABSA方法論の進化を包括的に概観する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0143010051030417
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) is a critical task in Natural Language Processing (NLP) that focuses on extracting sentiments related to specific aspects within a text, offering deep insights into customer opinions. Traditional sentiment analysis methods, while useful for determining overall sentiment, often miss the implicit opinions about particular product or service features. This paper presents a comprehensive review of the evolution of ABSA methodologies, from lexicon-based approaches to machine learning and deep learning techniques. We emphasize the recent advancements in Transformer-based models, particularly Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and its variants, which have set new benchmarks in ABSA tasks. We focused on finetuning Llama and Mistral models, building hybrid models using the SetFit framework, and developing our own model by exploiting the strengths of state-of-the-art (SOTA) Transformer-based models for aspect term extraction (ATE) and aspect sentiment classification (ASC). Our hybrid model Instruct - DeBERTa uses SOTA InstructABSA for aspect extraction and DeBERTa-V3-baseabsa-V1 for aspect sentiment classification. We utilize datasets from different domains to evaluate our model's performance. Our experiments indicate that the proposed hybrid model significantly improves the accuracy and reliability of sentiment analysis across all experimented domains. As per our findings, our hybrid model Instruct - DeBERTa is the best-performing model for the joint task of ATE and ASC for both SemEval restaurant 2014 and SemEval laptop 2014 datasets separately. By addressing the limitations of existing methodologies, our approach provides a robust solution for understanding detailed consumer feedback, thus offering valuable insights for businesses aiming to enhance customer satisfaction and product development.
Abstract（参考訳）: Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA)は、自然言語処理(NLP)における重要なタスクであり、テキスト内の特定の側面に関連する感情を抽出し、顧客の意見に深い洞察を提供する。従来の感情分析手法は、全体的な感情を決定するのに有用だが、特定の製品やサービス機能に関する暗黙の意見を見逃すことが多い。本稿では,レキシコンベースのアプローチから機械学習,深層学習技術まで,ABSA方法論の進化を包括的に概観する。我々はトランスフォーマーベースモデル、特に、ABSAタスクに新たなベンチマークを設定した変換器(BERT)とその変種による双方向エンコーダ表現(Bidirectional Encoder Representations)の最近の進歩を強調した。本研究では,Llama と Mistral モデルの微調整,SetFit フレームワークを用いたハイブリッドモデルの構築,およびアスペクト項抽出 (ATE) とアスペクト感性分類 (ASC) のためのSOTA (State-of-the-art) Transformer-based model) の強みを利用した独自のモデルの開発に注力した。我々のハイブリッドモデルであるInstruct - DeBERTaはアスペクト抽出にSOTA InstructABSAを使用し、DeBERTa-V3-baseabsa-V1はアスペクト感情分類に使用しています。異なるドメインからのデータセットを使用して、モデルの性能を評価します。実験の結果,提案したハイブリッドモデルにより,すべての実験領域における感情分析の精度と信頼性が大幅に向上することが示唆された。我々のハイブリッドモデルであるInstruct - DeBERTaは、SemEval restaurant 2014とSemEval laptop 2014データセットの両方で、ATEとASCのジョイントタスクの最高のパフォーマンスモデルです。既存手法の限界に対処することにより、当社のアプローチは、消費者からの詳細なフィードバックを理解するための堅牢なソリューションを提供し、顧客満足度と製品開発を高めることを目的としたビジネスに貴重な洞察を提供する。

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