論文の概要: Domain-Adaptive Pre-Training for Arabic Aspect-Based Sentiment Analysis: A Comparative Study of Domain Adaptation and Fine-Tuning Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16788v1
• Date: Sat, 20 Sep 2025 19:32:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.977169
• Title: Domain-Adaptive Pre-Training for Arabic Aspect-Based Sentiment Analysis: A Comparative Study of Domain Adaptation and Fine-Tuning Strategies
• Title（参考訳）: アラビア語のアスペクトに基づく感性分析のためのドメイン適応型事前学習:ドメイン適応と微調整方略の比較研究
• Authors: Salha Alyami, Amani Jamal, Areej Alhothali,
• Abstract要約: 本研究では,アスペクト知覚分類(ASC)と意見目標表現(OTE)抽出のためのドメイン適応型事前学習を用いた新しいアプローチを提案する。 この結果から,ドメイン内適応型事前学習が適度な改善をもたらすことが示唆された。 エラー解析は、モデル予測とデータセットラベリングの問題を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7690409460019577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aspect-based sentiment analysis (ABSA) in natural language processing enables organizations to understand customer opinions on specific product aspects. While deep learning models are widely used for English ABSA, their application in Arabic is limited due to the scarcity of labeled data. Researchers have attempted to tackle this issue by using pre-trained contextualized language models such as BERT. However, these models are often based on fact-based data, which can introduce bias in domain-specific tasks like ABSA. To our knowledge, no studies have applied adaptive pre-training with Arabic contextualized models for ABSA. This research proposes a novel approach using domain-adaptive pre-training for aspect-sentiment classification (ASC) and opinion target expression (OTE) extraction. We examine fine-tuning strategies - feature extraction, full fine-tuning, and adapter-based methods - to enhance performance and efficiency, utilizing multiple adaptation corpora and contextualized models. Our results show that in-domain adaptive pre-training yields modest improvements. Adapter-based fine-tuning is a computationally efficient method that achieves competitive results. However, error analyses reveal issues with model predictions and dataset labeling. In ASC, common problems include incorrect sentiment labeling, misinterpretation of contrastive markers, positivity bias for early terms, and challenges with conflicting opinions and subword tokenization. For OTE, issues involve mislabeling targets, confusion over syntactic roles, difficulty with multi-word expressions, and reliance on shallow heuristics. These findings underscore the need for syntax- and semantics-aware models, such as graph convolutional networks, to more effectively capture long-distance relations and complex aspect-based opinion alignments.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理におけるアスペクトベースの感情分析(ABSA)は、特定の製品側面に関する顧客の意見を理解することを可能にする。 ディープラーニングモデルは英語のABSAで広く使われているが、ラベル付きデータの不足によりアラビア語での応用は限られている。 研究者は、BERTのような事前訓練された文脈言語モデルを使用することで、この問題に対処しようとしている。 しかし、これらのモデルはしばしば事実に基づくデータに基づいており、ABSAのようなドメイン固有のタスクにバイアスをもたらす可能性がある。 我々の知る限りでは、ABSAのアラビア文脈化モデルに適応的な事前学習を適用する研究は行われていない。 本研究では,アスペクト知覚分類(ASC)と意見目標表現(OTE)抽出のためのドメイン適応型事前学習を用いた新しいアプローチを提案する。 本稿では,複数の適応コーパスと文脈モデルを用いて,機能抽出,フル微調整,アダプタベース手法といったファインチューニング戦略を,性能と効率を向上させるために検討する。 この結果から,ドメイン内適応型事前学習が適度な改善をもたらすことが示唆された。 Adapter-based fine-tuning は計算効率が良い手法である。 しかし、エラー解析はモデル予測とデータセットのラベル付けの問題を明らかにする。 ASCでは、誤った感情のラベル付け、コントラストマーカーの誤解釈、初期の用語に対する肯定バイアス、矛盾する意見やサブワードのトークン化の課題など、一般的な問題がある。 OTEでは、ターゲットの誤ラベル、構文的役割の混乱、多語表現の難しさ、浅いヒューリスティックスへの依存などが問題となっている。 これらの知見は、長距離関係や複雑なアスペクトベースの意見アライメントをより効果的に捉えるために、グラフ畳み込みネットワークのような構文および意味論的モデルの必要性を浮き彫りにした。

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