論文の概要: Data-Efficient Adaptation and a Novel Evaluation Method for Aspect-based Sentiment Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03034v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 22:11:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.261387
• Title: Data-Efficient Adaptation and a Novel Evaluation Method for Aspect-based Sentiment Analysis
• Title（参考訳）: データ効率のよい適応法とアスペクトベース感性分析のための新しい評価法
• Authors: Yan Cathy Hua, Paul Denny, Jörg Wicker, Katerina Taškova,
• Abstract要約: ABSAの研究ニーズは、教育や医療など、オンデマンドで低リソースの分野では未完成である。 正確な一致に基づく従来の評価手法は、ABSAタスクに対して過度に厳格である。 本稿では,フレキシブルテキスト類似性マッチングと最適バイパーティイトペアリングという新しい評価手法を提案する。 本稿では,小型デコーダのみの生成言語モデルに関するABSA研究について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3949433621799283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA) is a fine-grained opinion mining approach that identifies and classifies opinions associated with specific entities (aspects) or their categories within a sentence. Despite its rapid growth and broad potential, ABSA research and resources remain concentrated in commercial domains, leaving analytical needs unmet in high-demand yet low-resource areas such as education and healthcare. Domain adaptation challenges and most existing methods' reliance on resource-intensive in-training knowledge injection further hinder progress in these areas. Moreover, traditional evaluation methods based on exact matches are overly rigid for ABSA tasks, penalising any boundary variations which may misrepresent the performance of generative models. This work addresses these gaps through three contributions: 1) We propose a novel evaluation method, Flexible Text Similarity Matching and Optimal Bipartite Pairing (FTS-OBP), which accommodates realistic extraction boundary variations while maintaining strong correlation with traditional metrics and offering fine-grained diagnostics. 2) We present the first ABSA study of small decoder-only generative language models (SLMs; <7B parameters), examining resource lower bounds via a case study in education review ABSA. We systematically explore data-free (in-context learning and weight merging) and data-light fine-tuning methods, and propose a multitask fine-tuning strategy that significantly enhances SLM performance, enabling 1.5-3.8 B models to surpass proprietary large models and approach benchmark results with only 200-1,000 examples on a single GPU. 3) We release the first public set of education review ABSA resources to support future research in low-resource domains.
• Abstract（参考訳）: アスペクトベースの感性分析(Aspect-based Sentiment Analysis、ABSA)は、特定のエンティティ(アスペクト)またはそれらのカテゴリに関連する意見を特定し分類する、きめ細かい意見マイニング手法である。 急速な成長と幅広い可能性にもかかわらず、ABSAの研究と資源は商業領域に集中し続け、教育や医療などの低リソースの領域で分析のニーズは未解決のままである。 ドメイン適応の課題と既存のほとんどの手法は、リソース集約的なイントレーニングの知識注入に依存しており、これらの領域のさらなる進歩を妨げる。 さらに、正確な一致に基づく従来の評価手法はABSAタスクに対して過度に厳密であり、生成モデルの性能を誤って表現する可能性のある境界変動を考慮に入れている。 この研究は、以下の3つの貢献を通じて、これらのギャップに対処する。 1) フレキシブルテキスト類似性マッチングと最適二部ペアリング(FTS-OBP)という新しい評価手法を提案する。 2)小さなデコーダのみの生成言語モデル(SLM; <7Bパラメータ)に関するABSAによる最初の研究を,ABSAのケーススタディで行った。 我々は、データフリー(コンテキスト内学習と重み付け)とデータライトの微調整手法を体系的に検討し、SLM性能を大幅に向上させるマルチタスク微調整戦略を提案し、1.5-3.8Bモデルがプロプライエタリな大規模モデルを超え、ベンチマーク結果にアプローチすることを可能にする。 3)低リソース領域における今後の研究を支援するため,第1回教育審査ABSAリソースの公開版をリリースする。

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