論文の概要: Targeted Distillation for Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03225v2
• Date: Sat, 01 Nov 2025 14:38:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-04 16:14:21.902476
• Title: Targeted Distillation for Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: 感性分析のためのターゲット蒸留
• Authors: Yice Zhang, Guangyu Xie, Jingjie Lin, Jianzhu Bao, Qianlong Wang, Xi Zeng, Ruifeng Xu,
• Abstract要約: 我々は、強力で一般化可能な感情分析機能を保持するコンパクトで実用的なモデルを構築している。 SentiBenchは総合的で体系的な感情分析ベンチマークで、12のデータセットにまたがるさまざまなタスクをカバーしています。 実験結果から,本手法は多様な感情分析タスクにおいて,コンパクトモデルの性能を大幅に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.254961370466695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores targeted distillation methods for sentiment analysis, aiming to build compact and practical models that preserve strong and generalizable sentiment analysis capabilities. To this end, we conceptually decouple the distillation target into knowledge and alignment and accordingly propose a two-stage distillation framework. Moreover, we introduce SentiBench, a comprehensive and systematic sentiment analysis benchmark that covers a diverse set of tasks across 12 datasets. We evaluate a wide range of models on this benchmark. Experimental results show that our approach substantially enhances the performance of compact models across diverse sentiment analysis tasks, and the resulting models demonstrate strong generalization to unseen tasks, showcasing robust competitiveness against existing small-scale models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 感情分析のための蒸留法について検討し, 強力で一般化可能な感情分析機能を維持するための, コンパクトで実用的なモデルの構築を目的とする。 この目的のために, 蒸留ターゲットを概念的に知識とアライメントに分離し, 2段階蒸留フレームワークを提案する。 さらに、12データセットにわたる多様なタスク群をカバーする総合的かつ体系的な感情分析ベンチマークであるSentiBenchを紹介します。 このベンチマークで、幅広いモデルを評価する。 実験結果から,本手法は多様な感情分析タスクにまたがるコンパクトモデルの性能を大幅に向上させ,その結果,未確認タスクに対する強力な一般化を示し,既存の小規模モデルに対する堅牢な競争力を示すことが示された。

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