論文の概要: Multi-Task Learning with LLMs for Implicit Sentiment Analysis: Data-level and Task-level Automatic Weight Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09046v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 08:15:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:34:20.229082
• Title: Multi-Task Learning with LLMs for Implicit Sentiment Analysis: Data-level and Task-level Automatic Weight Learning
• Title（参考訳）: LLMを用いたマルチタスク学習によるインシシト感性分析:データレベルとタスクレベル自動重み学習
• Authors: Wenna Lai, Haoran Xie, Guandong Xu, Qing Li,
• Abstract要約: 暗黙の感情分析は、有能なキュー語が欠如していることによる重大な課題を呈する。 MT-ISAは,大規模言語モデルの生成と推論機能を活用することでISAを強化する新しいMTLフレームワークである。 データレベルとタスクレベルの自動重み付け学習(AWL)を導入し、関係を動的に識別し、信頼性の高いデータや重要なタスクを優先する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.836998294161834
• License:
• Abstract: Implicit sentiment analysis (ISA) presents significant challenges due to the absence of salient cue words. Previous methods have struggled with insufficient data and limited reasoning capabilities to infer underlying opinions. Integrating multi-task learning (MTL) with large language models (LLMs) offers the potential to enable models of varying sizes to reliably perceive and recognize genuine opinions in ISA. However, existing MTL approaches are constrained by two sources of uncertainty: data-level uncertainty, arising from hallucination problems in LLM-generated contextual information, and task-level uncertainty, stemming from the varying capacities of models to process contextual information. To handle these uncertainties, we introduce MT-ISA, a novel MTL framework that enhances ISA by leveraging the generation and reasoning capabilities of LLMs through automatic MTL. Specifically, MT-ISA constructs auxiliary tasks using generative LLMs to supplement sentiment elements and incorporates automatic MTL to fully exploit auxiliary data. We introduce data-level and task-level automatic weight learning (AWL), which dynamically identifies relationships and prioritizes more reliable data and critical tasks, enabling models of varying sizes to adaptively learn fine-grained weights based on their reasoning capabilities. We investigate three strategies for data-level AWL, while also introducing homoscedastic uncertainty for task-level AWL. Extensive experiments reveal that models of varying sizes achieve an optimal balance between primary prediction and auxiliary tasks in MT-ISA. This underscores the effectiveness and adaptability of our approach.
• Abstract（参考訳）: インプシット感情分析 (ISA) は, 有意な語句の欠如により, 重大な課題を呈している。 これまでの手法では、根底にある意見を推測するためのデータ不足と推論能力の制限に悩まされてきた。 マルチタスク学習(MTL)と大規模言語モデル(LLM)を統合することで、さまざまなサイズのモデルがISAの真の意見を確実に知覚し、認識することができる。 しかし、既存のMTLアプローチは、LLM生成した文脈情報における幻覚問題から生じるデータレベルの不確実性と、文脈情報を処理するためのモデルの様々な能力から生じるタスクレベルの不確実性という2つの要因によって制約されている。 これらの不確実性に対処するために,自動MTLによるLLMの生成と推論機能を活用することでISAを強化する新しいMTLフレームワークMT-ISAを導入する。 具体的には、MT-ISAは、感情要素を補うためにジェネレーティブLLMを使用して補助タスクを構築し、補助データを完全に活用するために自動MTLを組み込む。 データレベルとタスクレベルの自動重み学習(AWL)を導入し、動的に関係を識別し、より信頼性の高いデータと重要なタスクを優先順位付けし、様々なサイズのモデルがその推論能力に基づいて微妙な重みを適応的に学習できるようにする。 データレベルAWLの3つの戦略を検討するとともに、タスクレベルAWLの相補的不確実性も導入する。 広範囲な実験により、MT-ISAの一次予測と補助タスクの最適なバランスが得られた。 これは我々のアプローチの有効性と適応性を強調します。

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