論文の概要: Comparative Opinion Mining in Product Reviews: Multi-perspective Prompt-based Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08508v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 16:18:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:02:50.820704
• Title: Comparative Opinion Mining in Product Reviews: Multi-perspective Prompt-based Learning
• Title（参考訳）: 製品レビューにおける比較オピニオンマイニング:マルチパースペクティブ・プロンプトに基づく学習
• Authors: Hai-Yen Thi Nguyen, Cam-Van Thi Nguyen,
• Abstract要約: 比較クインタプル抽出(COQE)は、テキスト中の5つの重要なコンポーネントを特定することを目的としている。 製品レビューから正確な比較情報を抽出することは、ニュアンス付き言語と従来の手法におけるシーケンシャルなタスクエラーのために困難である。 我々は,COQE用に設計されたエンドツーエンドモデルであるMPP-COQEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Comparative reviews are pivotal in understanding consumer preferences and influencing purchasing decisions. Comparative Quintuple Extraction (COQE) aims to identify five key components in text: the target entity, compared entities, compared aspects, opinions on these aspects, and polarity. Extracting precise comparative information from product reviews is challenging due to nuanced language and sequential task errors in traditional methods. To mitigate these problems, we propose MTP-COQE, an end-to-end model designed for COQE. Leveraging multi-perspective prompt-based learning, MTP-COQE effectively guides the generative model in comparative opinion mining tasks. Evaluation on the Camera-COQE (English) and VCOM (Vietnamese) datasets demonstrates MTP-COQE's efficacy in automating COQE, achieving superior performance with a 1.41% higher F1 score than the previous baseline models on the English dataset. Additionally, we designed a strategy to limit the generative model's creativity to ensure the output meets expectations. We also performed data augmentation to address data imbalance and to prevent the model from becoming biased towards dominant samples.
• Abstract（参考訳）: 消費者の嗜好を理解し、購入決定に影響を与えるためには、比較レビューが重要である。 比較クインタプル抽出(COQE)は、対象エンティティ、比較エンティティ、比較アスペクト、これらの側面に関する意見、極性という、テキスト中の5つの重要なコンポーネントを特定することを目的としている。 製品レビューから正確な比較情報を抽出することは、ニュアンス付き言語と従来の手法におけるシーケンシャルなタスクエラーのために困難である。 これらの問題を緩和するために,COQE用に設計されたエンドツーエンドモデルであるMPP-COQEを提案する。 マルチパースペクティブなプロンプトベースの学習を活用することで、MPP-COQEは、比較意見マイニングタスクにおける生成モデルを効果的に導く。 Camera-COQE(英語)およびVCOM(ベトナム語)データセットの評価は、MTP-COQEがCOQEの自動化に有効であることを示し、英語データセットの以前のベースラインモデルよりも1.41%高いF1スコアで優れたパフォーマンスを実現している。 さらに、生成モデルの創造性を制限し、出力が期待を満たせるようにするための戦略を設計した。 また,データ不均衡に対応するためにデータ拡張を行い,モデルが支配的なサンプルに偏りを生じないようにした。

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