論文の概要: Prompt-Based Approach for Czech Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08651v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 05:31:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.312076
• Title: Prompt-Based Approach for Czech Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: チェコ感覚分析のためのプロンプトに基づくアプローチ
• Authors: Jakub Šmíd, Pavel Přibáň,
• Abstract要約: 本稿では、チェコにおけるアスペクトベースの感情分析と感情分類のための最初のプロンプトベースの手法を紹介する。 我々は、アスペクトベースのタスクを同時に解くためにシーケンス・ツー・シーケンスモデルを使用し、従来の微調整よりもプロンプトベースのアプローチの方が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces the first prompt-based methods for aspect-based sentiment analysis and sentiment classification in Czech. We employ the sequence-to-sequence models to solve the aspect-based tasks simultaneously and demonstrate the superiority of our prompt-based approach over traditional fine-tuning. In addition, we conduct zero-shot and few-shot learning experiments for sentiment classification and show that prompting yields significantly better results with limited training examples compared to traditional fine-tuning. We also demonstrate that pre-training on data from the target domain can lead to significant improvements in a zero-shot scenario.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、チェコにおけるアスペクトベースの感情分析と感情分類のための最初のプロンプトベースの手法を紹介する。 我々は、アスペクトベースのタスクを同時に解くためにシーケンス・ツー・シーケンスモデルを使用し、従来の微調整よりもプロンプトベースのアプローチの方が優れていることを示す。 さらに、感情分類のためのゼロショットと少数ショットの学習実験を行い、従来の微調整に比べて訓練例が限定された場合よりも、効果が大幅に向上することを示した。 また、ターゲットドメインからのデータの事前トレーニングにより、ゼロショットシナリオにおいて大幅な改善がもたらされることを示す。

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