論文の概要: Advancing Cross-lingual Aspect-Based Sentiment Analysis with LLMs and Constrained Decoding for Sequence-to-Sequence Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10366v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 06:07:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.194778
• Title: Advancing Cross-lingual Aspect-Based Sentiment Analysis with LLMs and Constrained Decoding for Sequence-to-Sequence Models
• Title（参考訳）: 連続列列モデルのLLMと制約付き復号化による言語間アスペクトベース感性解析の強化
• Authors: Jakub Šmíd, Pavel Přibáň, Pavel Král,
• Abstract要約: 現在の言語横断型ABSA研究は、単純なタスクに重点を置いており、外部翻訳ツールに大きく依存している。 本稿では,複雑なABSAタスクのための新しいシーケンス・ツー・シーケンス方式を提案する。 制約付き復号法を用いる我々の手法は,言語間ABSAの性能を最大10%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689511
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) has made significant strides, yet challenges remain for low-resource languages due to the predominant focus on English. Current cross-lingual ABSA studies often centre on simpler tasks and rely heavily on external translation tools. In this paper, we present a novel sequence-to-sequence method for compound ABSA tasks that eliminates the need for such tools. Our approach, which uses constrained decoding, improves cross-lingual ABSA performance by up to 10\%. This method broadens the scope of cross-lingual ABSA, enabling it to handle more complex tasks and providing a practical, efficient alternative to translation-dependent techniques. Furthermore, we compare our approach with large language models (LLMs) and show that while fine-tuned multilingual LLMs can achieve comparable results, English-centric LLMs struggle with these tasks.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感情分析(ABSA)は大きな進歩を遂げているが、英語に重点を置いているため、低リソース言語には課題が残っている。 現在の言語横断型ABSA研究は、単純なタスクに重点を置いており、外部翻訳ツールに大きく依存している。 本稿では,複雑なABSAタスクのための新しいシーケンス・ツー・シーケンス方式を提案する。 制約付き復号法を用いる我々の手法は,言語間ABSAの性能を最大10倍向上させる。 この方法は言語間ABSAの範囲を広げ、より複雑なタスクを処理し、翻訳依存技術に代わる実用的で効率的な代替手段を提供する。 さらに、我々のアプローチを大規模言語モデル(LLM)と比較し、微調整された多言語 LLM が同等の結果が得られる一方で、英語中心の LLM はこれらの課題に苦しむことを示す。

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