論文の概要: Divide (Text) and Conquer (Sentiment): Improved Sentiment Classification by Constituent Conflict Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06320v1
• Date: Thu, 08 May 2025 21:54:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.782649
• Title: Divide (Text) and Conquer (Sentiment): Improved Sentiment Classification by Constituent Conflict Resolution
• Title（参考訳）: ディバイド(テキスト)とコンカー(センチメント):コンスティデント・コンフリクト・レゾリューションによる感性分類の改善
• Authors: Jan Kościałkowski, Paweł Marcinkowski,
• Abstract要約: 本研究の目的は、対立する感情を分離し、それらの感情を効果的に予測するための新しい手法を導入することである。 集約戦略の1つは、Amazon、Twitter、SSTなど、さまざまなデータセットでベースラインモデルを上回る、Multi-Layer Perceptron(MLP)モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sentiment classification, a complex task in natural language processing, becomes even more challenging when analyzing passages with multiple conflicting tones. Typically, longer passages exacerbate this issue, leading to decreased model performance. The aim of this paper is to introduce novel methodologies for isolating conflicting sentiments and aggregating them to effectively predict the overall sentiment of such passages. One of the aggregation strategies involves a Multi-Layer Perceptron (MLP) model which outperforms baseline models across various datasets, including Amazon, Twitter, and SST while costing $\sim$1/100 of what fine-tuning the baseline would take.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理における複雑なタスクである感性分類は、複数の矛盾する音節を解析する際にさらに困難になる。 通常、長いパスがこの問題を悪化させ、モデルの性能が低下する。 本研究の目的は、対立する感情を分離し、それらの感情を効果的に予測するための新しい手法を導入することである。 集約戦略のひとつにMulti-Layer Perceptron(MLP)モデルがあり、Amazon、Twitter、SSTなどさまざまなデータセットでベースラインモデルをパフォーマンスし、ベースラインの微調整に要するコストは$1/100である。

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