論文の概要: Learning to Extract Cross-Domain Aspects and Understanding Sentiments Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08974v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 17:36:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:52:41.524172
• Title: Learning to Extract Cross-Domain Aspects and Understanding Sentiments Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた横断的側面の抽出と感覚理解の学習
• Authors: Karukriti Kaushik Ghosh, Chiranjib Sur,
• Abstract要約: アスペクトベースの感情分析(ASBA)は、感情分析の洗練されたアプローチである。 製品、サービス、エンティティの特定の側面や特徴に基づいて感情を抽出し、分類することを目的としています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.604003661048267
• License:
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ASBA) is a refined approach to sentiment analysis that aims to extract and classify sentiments based on specific aspects or features of a product, service, or entity. Unlike traditional sentiment analysis, which assigns a general sentiment score to entire reviews or texts, ABSA focuses on breaking down the text into individual components or aspects (e.g., quality, price, service) and evaluating the sentiment towards each. This allows for a more granular level of understanding of customer opinions, enabling businesses to pinpoint specific areas of strength and improvement. The process involves several key steps, including aspect extraction, sentiment classification, and aspect-level sentiment aggregation for a review paragraph or any other form that the users have provided. ABSA has significant applications in areas such as product reviews, social media monitoring, customer feedback analysis, and market research. By leveraging techniques from natural language processing (NLP) and machine learning, ABSA facilitates the extraction of valuable insights, enabling companies to make data-driven decisions that enhance customer satisfaction and optimize offerings. As ABSA evolves, it holds the potential to greatly improve personalized customer experiences by providing a deeper understanding of sentiment across various product aspects. In this work, we have analyzed the strength of LLMs for a complete cross-domain aspect-based sentiment analysis with the aim of defining the framework for certain products and using it for other similar situations. We argue that it is possible to that at an effectiveness of 92\% accuracy for the Aspect Based Sentiment Analysis dataset of SemEval-2015 Task 12.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析(ASBA)は、製品、サービス、エンティティの特定の側面や特徴に基づいて感情を抽出し分類することを目的とした、感情分析の洗練されたアプローチである。 レビューやテキスト全体に対して一般的な感情スコアを割り当てる従来の感情分析とは異なり、ABSAはテキストを個々のコンポーネントやアスペクト(品質、価格、サービスなど)に分割し、それぞれに対する感情を評価することに重点を置いている。 これにより、顧客の意見をより細かく理解し、ビジネスが特定の強度と改善の領域を特定できるようになります。 このプロセスには、アスペクト抽出、感情分類、レビュー段落やその他のユーザーが提供したフォームに対するアスペクトレベルの感情集約など、いくつかの重要なステップが含まれている。 ABSAは、製品レビュー、ソーシャルメディアのモニタリング、顧客のフィードバック分析、市場調査など、重要な分野に応用されている。 自然言語処理(NLP)と機械学習のテクニックを活用することで、ABSAは価値ある洞察の抽出を促進する。 ABSAが進化するにつれて、さまざまな製品側面の感情をより深く理解することで、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスを大幅に改善する可能性がある。 本研究は, ある商品のフレームワークを定義し, 同様の状況で使用することを目的とした, クロスドメインなアスペクトベースの感情分析のためのLCMの強度を分析した。 本研究は,SemEval-2015 Task 12のアスペクトベース感性分析データセットに対して,92 %の精度で適用可能であることを論じる。

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