論文の概要: Exploring ChatGPT-based Augmentation Strategies for Contrastive Aspect-based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11218v1
• Date: Tue, 17 Sep 2024 14:12:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 16:25:29.050907
• Title: Exploring ChatGPT-based Augmentation Strategies for Contrastive Aspect-based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: コントラスト的アスペクトベース感性分析のためのChatGPTに基づく拡張戦略の探索
• Authors: Lingling Xu, Haoran Xie, S. Joe Qin, Fu Lee Wang, Xiaohui Tao,
• Abstract要約: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、文中の特定の側面の言葉に対する感情を識別する。 本稿では,ChatGPTを用いたデータ拡張の可能性を探究し,アスペクトの観点からの感情分類性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.69498984286374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) involves identifying sentiment towards specific aspect terms in a sentence and allows us to uncover nuanced perspectives and attitudes on particular aspects of a product, service, or topic. However, the scarcity of labeled data poses a significant challenge to training high-quality models. To address this issue, we explore the potential of data augmentation using ChatGPT, a well-performing large language model (LLM), to enhance the sentiment classification performance towards aspect terms. Specifically, we explore three data augmentation strategies based on ChatGPT: context-focused, aspect-focused, and context-aspect data augmentation techniques. Context-focused data augmentation focuses on changing the word expression of context words in the sentence while keeping aspect terms unchanged. In contrast, aspect-focused data augmentation aims to change aspect terms but keep context words unchanged. Context-Aspect data augmentation integrates the above two data augmentations to generate augmented samples. Furthermore, we incorporate contrastive learning into the ABSA tasks to improve performance. Extensive experiments show that all three data augmentation techniques lead to performance improvements, with the context-aspect data augmentation strategy performing best and surpassing the performance of the baseline models.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、文中の特定の側面の言葉に対する感情を識別し、製品、サービス、トピックの特定の側面に関するニュアンスな視点と態度を明らかにする。 しかし、ラベル付きデータの不足は、高品質なモデルをトレーニングする上で大きな課題となる。 この問題に対処するために、我々は、多言語モデル(LLM)であるChatGPTを用いたデータ拡張の可能性を探り、アスペクト項に対する感情分類性能を向上させる。 具体的には,ChatGPTに基づく3つのデータ拡張戦略について検討する。 文脈に焦点をあてたデータ拡張は、アスペクト項をそのまま保ちながら文中の文脈語の単語表現を変更することに焦点を当てる。 対照的に、アスペクトにフォーカスしたデータ拡張は、アスペクト用語を変更することを目的としている。 Context-Aspectデータ拡張は、上記の2つのデータ拡張を統合して、強化されたサンプルを生成する。 さらに,コントラスト学習をABSAタスクに組み込んで性能向上を図る。 大規模な実験により,3つのデータ拡張手法がすべて性能改善につながることが示され,コンテキストアスペクティブなデータ拡張戦略がベースラインモデルの性能を上回っている。

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