論文の概要: Evaluating Zero-Shot Multilingual Aspect-Based Sentiment Analysis with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12564v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 05:48:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:59:41.275436
• Title: Evaluating Zero-Shot Multilingual Aspect-Based Sentiment Analysis with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたゼロショット多言語アスペクトに基づく感性分析の評価
• Authors: Chengyan Wu, Bolei Ma, Zheyu Zhang, Ningyuan Deng, Yanqing He, Yun Xue,
• Abstract要約: 我々は,大規模言語モデル(LLM)をゼロショット条件下で評価し,ABSA課題に取り組む可能性を探る。 本稿では,バニラゼロショット,チェーン・オブ・シント(CoT),自己改善,自己議論,自己整合性など,様々な促進策について検討する。 その結果、LLMは多言語ABSAを扱う上での有望性を示すが、一般的には細調整されたタスク固有モデルに欠けることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9832963381777073
• License:
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA), a sequence labeling task, has attracted increasing attention in multilingual contexts. While previous research has focused largely on fine-tuning or training models specifically for ABSA, we evaluate large language models (LLMs) under zero-shot conditions to explore their potential to tackle this challenge with minimal task-specific adaptation. We conduct a comprehensive empirical evaluation of a series of LLMs on multilingual ABSA tasks, investigating various prompting strategies, including vanilla zero-shot, chain-of-thought (CoT), self-improvement, self-debate, and self-consistency, across nine different models. Results indicate that while LLMs show promise in handling multilingual ABSA, they generally fall short of fine-tuned, task-specific models. Notably, simpler zero-shot prompts often outperform more complex strategies, especially in high-resource languages like English. These findings underscore the need for further refinement of LLM-based approaches to effectively address ABSA task across diverse languages.
• Abstract（参考訳）: シーケンスラベリングタスクであるアスペクトベース感情分析(ABSA)は、多言語文脈において注目を集めている。 前回の研究では、ABSA専用の微調整モデルやトレーニングモデルに重点を置いているが、ゼロショット条件下での大規模言語モデル(LLM)を評価し、タスク特化を最小限に抑えてこの問題に取り組む可能性を探る。 我々は,多言語ABSAタスクにおける一連のLLMの包括的実証評価を行い,バニラゼロショット,チェーン・オブ・シント(CoT),自己改善,自己議論,自己整合性など,9つのモデルにわたる様々な促進戦略について検討した。 その結果、LLMは多言語ABSAを扱う上での有望性を示すが、一般的には細調整されたタスク固有モデルに欠けることがわかった。 特に、より単純なゼロショットプロンプトは、特に英語のような高リソース言語において、より複雑な戦略を上回ります。 これらの知見は、多様な言語でABSAタスクを効果的に処理するためのLLMベースのアプローチのさらなる改良の必要性を浮き彫りにしている。

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